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Enregistrement W7164138955 · doi:10.52843/cassyni.dtxg59

Session 7B: Natural Hydrogen

2025· article· W7164138955 sur OpenAlexaff
Simon Holford, Rūta Karolytė, Mutah Musa, Florian Osselin, Jon Gluyas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionNatural gasHydrogenOphioliteUltramafic rockSedimentary rockDrillingDrilling fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This seminar session addressed the emerging field of natural hydrogen (“white” or “gold” hydrogen) generated by geological processes in the Earth’s subsurface, highlighting its potential as a low-emission energy source. The presentations encompassed exploration frameworks, techno-economic assessments, and engineered mineral hydrogen production. A geoscience-driven exploration approach was outlined, emphasizing the identification of hydrogen-generating source rocks—primarily via serpentinization in ultramafic rocks and radiolysis in radioactive granitic terrains—and the assessment of hydrogen migration, trapping, and preservation within sedimentary systems. Integration of multi-physics geophysical data (gravity, magnetic, electrical) with geological and geochemical observations enables delineation of prospective basement terrains under cover. Techno-economic modeling from an Australian perspective evaluated a natural hydrogen production scenario involving a 650 km² reservoir with 10 wells, estimating capital expenditures around AUD 207 million and a levelized cost of hydrogen near AUD 2.86/kg. Sensitivity analyses identified hydrogen concentration in the gas mixture and production flowrate as critical cost drivers. Complementing natural occurrences, engineered mineral hydrogen production was presented as an approach involving injection of water and catalysts into iron-bearing ultramafic or magnetite-rich formations to accelerate abiotic hydrogen generation via iron oxidation. This method avoids hydraulic fracturing, relies on controlled temperature and catalytic enhancement, and targets abundant geological formations such as ophiolites and banded iron formations globally. Challenges remain in reaction kinetics, multiphase transport, reservoir management, and subsurface monitoring. The session underscored the need for drilling campaigns and technological validation within the next few years to confirm commercial viability and support hydrogen’s role in decarbonization pathways. Welcome from the Chair Migration dynamics of natural hydrogen and co-genetic gases Techno-economic assessment of natural hydrogen production: an Australia perspective Hydrogen: An Orange Solution for the Green Transition Discussion

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2250,093

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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