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Record W7043539377

Techno-Economic Analysis of Hydrogen Production by Water Electrolysis Using Multi-Criteria Decision Methods (MCDM)

2023· other· fr· W7043539377 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFilter (signal processing)Context (archaeology)LimitingNucleofectionDecantation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: L'hydrogène est reconnu comme un vecteur d'énergie essentiel pour un avenir durable, avec un potentiel considérable pour décarboner divers secteurs de l'économie mondiale. Ces dernières années, la production d'hydrogène par électrolyse de l'eau a attiré l'attention des chercheurs et des acteurs industriels du monde entier, car elle offre une voie prometteuse vers la production d'énergie propre, durable et respectueuse de l'environnement. Ce procédé exploite les ressources abondantes en eau et l'électricité renouvelable pour produire de l'hydrogène sans émettre de gaz à effet de serre, ce qui en fait un élément clé dans la poursuite mondiale d'un avenir à faible teneur en carbone. Alors que des pays comme le Canada adoptent la demande croissante d'énergies propres, l'importance mondiale de la production d'hydrogène par électrolyse de l'eau ne peut être surestimée. Cependant, la compétitivité en termes de coûts de cette technologie reste un défi. Dans cette thèse, nous présentons une évaluation technico-économique de la production d'hydrogène par électrolyse de l'eau, en utilisant la prise de décision multicritères (MCDM) pour évaluer et optimiser le coût et les performances des différentes technologies d'électrolyseurs. L'objectif principal de cette étude est de démontrer l'efficacité du MCDM pour identifier les critères les plus rentables et gérer l'incertitude associée aux multiples critères qui contribuent à l'efficacité globale du système. En nous concentrant sur les électrolyseurs à membrane échangeuse de protons (PEM) et alcalins, nous avons développé un code pour déterminer leurs caractéristiques thermodynamiques, ce qui nous a permis de calculer le coût de production d'hydrogène. En comparant les coûts et les performances de ces types d'électrolyseurs, nous avons pu évaluer l'influence des différents critères sur la réduction des coûts entre les alternatives. Cette recherche met en évidence l'importance de l'hydrogène dans la transition énergétique mondiale et démontre l'utilité du MCDM comme moyen de gérer les critères de réduction des coûts dans le contexte des technologies d'électrolyse de l'eau. Les résultats offrent des perspectives précieuses pour les décideurs de l'industrie de la production d'hydrogène et contribuent à l'optimisation des technologies d'électrolyse de l'eau pour une production durable d'hydrogène à l'échelle mondiale. ABSTRACT: Hydrogen is recognized as a vital energy carrier for a sustainable future, with substantial potential to decarbonize various sectors of the global economy. In recent years, hydrogen production through water electrolysis has attracted significant attention from researchers and industry stakeholders worldwide, as it offers a promising path towards clean, sustainable, and environmentally friendly energy generation. This process harnesses abundant water resources and renewable electricity to produce hydrogen without producing greenhouse gas emissions, making it a key component in the global pursuit of a low-carbon future. As countries like Canada embrace the increasing demand for clean energy, the worldwide importance of hydrogen production through water electrolysis cannot be overstated. However, the cost competitiveness of this technology remains a challenge. In this thesis, we present a techno-economic assessment of hydrogen production by water electrolysis, employing Multi-Criteria Decision Making (MCDM) to evaluate and optimize the cost and performance of different electrolyser technologies. The primary objective of this study is to demonstrate the effectiveness of MCDM in identifying the most cost-effective criteria and managing the uncertainty associated with multiple criteria that contribute to the overall system efficiency. Focusing on Proton Exchange Membrane (PEM) and Alkaline electrolysers, we developed a code to determine their thermodynamic characteristics, which allowed us to calculate the hydrogen production cost. By comparing the costs and performance of these electrolyser types, we were able to assess the influence of different criteria on cost reduction between alternatives. This research highlights the importance of hydrogen in the global energy transition and demonstrates the utility of MCDM to manage criteria for cost reduction in the context of water electrolysis technologies. The results offer valuable insights for decision-makers in the hydrogen production industry and contribute to the optimization of water electrolysis technologies for sustainable hydrogen production worldwide.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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