Глобальный зеленый водород | Хэбэйская компания по производству отопительных печей, ООО

Nature Communications, том 14, номер статьи: 2578 (2023) Цитировать эту статью

7136 Доступов

53 Альтметрика

Подробности о метриках

На сталелитейный сектор в настоящее время приходится 7% мировых выбросов CO2, связанных с энергетикой, и он требует глубокой реформы, чтобы отказаться от ископаемого топлива. Здесь мы исследуем рыночную конкурентоспособность одного из широко рассматриваемых способов декарбонизации при производстве первичной стали: прямого восстановления железной руды на основе зеленого водорода с последующей выплавкой стали в электродуговой печи. Анализируя более 300 местоположений с помощью комбинированного использования оптимизации и машинного обучения, мы показываем, что конкурентоспособное производство стали на основе возобновляемых источников энергии расположено недалеко от тропика Козерога и Рака, характеризующегося превосходной солнечной энергией с дополнительным береговым ветром, а также высококачественной железной рудой. и низкая заработная плата сталеваров. Если цены на коксующийся уголь останутся высокими, сталь, не содержащая ископаемого топлива, может достичь конкурентоспособности в благоприятных регионах с 2030 года, а к 2050 году ее дальнейшее улучшение будет продолжаться. с прямым сокращением и будущей конфигурацией цепочки поставок.

В настоящее время ископаемое топливо является кровеносной системой сталелитейного сектора: 27 ЭДж (1018 Дж) угля, 3 ЭДж газа и 5 ЭДж (1400 ТВтч) электроэнергии ежегодно потребляются для производства наиболее широко используемого металла на Земле1, выбрасывая в атмосферу в среднем 2 тонны CO2 на тонну стали и являются причиной 7% глобальных выбросов CO2, связанных с энергетикой2. В 20213 году было произведено 1,95 миллиарда тонн стали, а к 2050 году ожидается увеличение до 2,19 миллиарда тонн, учитывая, что к 2080 году мировой спрос приблизится к 250 кг на душу населения. дуговых печей (ЭДП), спрос на которые к 2050 году увеличится до 50%, как прогнозирует Паулюк и др.5, при условии сохранения эффективного сбора лома, контроля загрязнения и торговли. Исчерпывающие меры по повышению эффективности использования стали, включая повышенную долговечность, возможность повторного использования и минималистичный дизайн, могут снизить спрос на первичную (рудную) сталь потенциально до 40%6. Однако глобальный экономический прогресс и рост населения противодействуют перспективам сокращения спроса на сталь; прогнозы выбросов требуют принятия срочных совместных мер по смягчению последствий со стороны предложения и спроса7. Большой сегмент будущего спроса на сталь, вероятно, придется удовлетворять за счет первичной стали, в ходе которой произойдет сокращение объемов выбросов углеродистой железной руды, если использование нынешней технологии будет продолжено.

В ответ на необходимость декарбонизации дополнительные меры, такие как повышение энергоэффективности и частичный переход на топливо (биомасса или водород) для предприятий, работающих на ископаемом топливе, будут недостаточными для выполнения климатических обязательств сталелитейного сектора; Доменная печь должна быть модернизирована с использованием технологии улавливания углерода или поэтапно прекращена8. С другой стороны, технология глубокой декарбонизации появилась в различных масштабах сокращения выбросов, технической осуществимости, экономической жизнеспособности и зрелости развития. Хотя электросталеплавильные печи можно легко декарбонизировать с помощью возобновляемых источников энергии, наиболее многообещающими вариантами декарбонизации производства железа являются: (i) прямое восстановление железа (DRI) на основе зеленого водорода (H2), (ii) DRI на основе природного газа (NG). с улавливанием, использованием и/или хранением углерода (CCUS), (iii) традиционным доменным производством (ДП) или восстановлением плавки (SR) с частичным замещением угля биомассой и CCUS, и (iv) прямым электролизом железной руды9,10,11 . Решения по улавливанию CO2 до сих пор имели весьма ограниченный успех в сталелитейном секторе; только одна установка ДР на базе природного газа работает с CCUS12. Модернизация существующих доменных печей с использованием CCUS, несмотря на то, что она желательна из-за использования существующих активов, еще не была опробована и не является эффективным методом снижения выбросов, учитывая множество точек выбросов и изменчивость концентрации CO2 в дымовых газах13. Представляя собой совершенно другое направление, как H2-DRI, так и электрохимическое получение представляют собой решения, основанные на возобновляемых источниках энергии, где углерод в качестве восстановителя полностью заменяется водородом или электричеством соответственно. Будучи революционной технологией, электродобыча в настоящее время является непомерно дорогостоящей и, как ожидается, достигнет коммерческой готовности в долгосрочной перспективе (после 2040 года)14. Для сравнения, H2-DRI в сочетании с электродуговой печью (ЭДП) (называемая H2-DRI-ЭДП) широко рассматривается как ведущий вариант глубокой декарбонизации, несмотря на целый ряд проблем, которые необходимо решить15, благодаря активизации промышленных инвестиций16, успешным пилотный проект шведских предшественников17 и коммерческое производство запланировано к 2025 году18.

300 deposits in 68 countries./p>300 iron ore deposits was achieved using a machine learning (ML) model. The ML model was trained using the optimisation results (ML targets) alongside statistical data of solar and onshore wind potential (ML features). ML model accuracy was high, demonstrated by a coefficient of variation (R2) value of 0.96 for predicting the levelised cost of renewable energy infrastructure (RE cost) ($8/t standard error, 5% of mean) and 0.85 for predicting LCOS (excluding iron ore and labour costs) ($26/t standard error, 5% of mean) for 1 Mtpa green H2-DRI-EAF facilities. The cost of solar panels and wind turbines were separated as core cost components requiring further investigation; in 2050, the projected RE costs constituted approximately 20% of optimised LCOS with expected variability (average $120 + /- $35/t steel). Both the RE cost and LCOS ML models may be used to aid future supply chain modelling./p> 300 iron ore deposits. b LCOS including ore, with markers sized by relative quantity of ore mined on annual basis (mine production data from CRU Group69 and U.S. Geological Survey22). Geographical coverage shrinks from 68 to 22 countries which includes all optimised countries, excluding Guinea. LCOS at Kiruna in Sweden was reduced to $850/t (from $940/t), which is closer to the optimised LCOS, to control the extreme outlier and enable greater colour graduations over remaining mines (the ML model accuracy was reduced in this extreme northerly location)./p>

Up to this point, our global assessments have been made based on steel production facilities with 1 Mtpa capacity, allowing an ‘apples to apples’ cost comparison. However, significant growth in green H2-DRI-EAF steel manufacturing in certain regions could be hindered by resource constraints and industrial development status. To assess the production system feasibility at scale, national green H2-DRI-EAF steel industries were sized according to the hypothetical utilisation of extracted ore given the following rates of technology diffusion (i.e. H2-DRI-EAF steel output of total steelmaking potential): 30% in 2030, 50% in 2040 and 60% in 2050. Using our optimisation modelling results (with 25% scrap charge to EAF), an indicative picture of resource requirements is provided in Table 1 for 2050 (with complete analysis given in Supplementary Data). Land intensity rates of 45 MW/km2 and 8 MW/km2 for solar panels and onshore wind turbines, respectively, were assumed41, alongside a water demand rate of 12 L/kg H2 for electrolysis (considering 33% losses and 9 L/kg stoichiometric minimum) and water recycling rate of 9 L/kg H2 during DRI. Land availability for RE infrastructure was determined within the regions where iron ore mines exist (rather than the entire country) and constrained by 50% of the available shrubland, herbaceous vegetation and sparse vegetation given by the Copernicus Global Land Cover Map(2020)." href="/articles/s41467-023-38123-2#ref-CR42" id="ref-link-section-d238605590e1022"42./p>300 locations (covering 68 countries) in less than a second. This was a significant timesaving considering the GAMS optimisation model’s computational processing time of 3 h (on a machine with Intel i7-8665U CPU and 16 GB memory of RAM running Windows 10) for a given location and RE input year. Gradient-boosted regression models from the scikit-learn toolkit68 were fitted to directly predict two targets: levelised cost of renewable energy infrastructure (RE cost), and steel (LCOS, excluding ore and labour) for green H2-DRI-EAF steel production without scrap charging in a 1 Mtpa facility. The ML algorithm learned from a dataset with 675 entries: 45 regions modelled over 5 renewable energy input data years and 3 installation years. Note that New Zealand was the 45th region added to the 44 previously optimised regions to ensure the largest range of latitudes were covered in the input dataset. To determine the overall LCOS, statistical RE data from 2019 was used as features to project the machine-learned LCOS (excluding ore and labour), with separately computed costs of DR-grade ore (see Eq. 1) and labour added./p>(2020)./p>