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艾斯本調查發現:65%的公司計劃在未來五年投資氫能,以減少溫室氣體排放
作者:官方 來源:國際能源網 所屬欄目:財經報道 發布時間:2022-01-12 16:49
[ 導讀 ]例如,亞洲許多地區面臨的挑戰是,能夠產生足夠太陽能或風能以滿足其能源需求的地理區域有限。氫能可以滿足世界上很大一部分能源...

能源轉型正在影響整個能源價值鏈的經濟。然而,風能和太陽能等可再生能源在不同的地理區域具有不同的潛力。例如,亞洲許多地區面臨的挑戰是,能夠產生足夠太陽能或風能以滿足其能源需求的地理區域有限。氫能可以滿足世界上很大一部分能源需求,制氫過程可以完全無碳排放。雖然面臨諸多挑戰,但氫經濟發展勢頭強勁。在一些地區,氫能有望成為零碳替代能源的重要組成部分。

氫能備受關注

2021年6月,艾斯本對全球約340家公司進行了調查,65%的受訪者表示,他們計劃在未來五年投資氫能,以減少溫室氣體排放。三分之二的公司計劃進入氫能領域。然而,這些公司計劃采取不同的措施。

普林斯頓大學著名碳減排專家Robert Socolow表示,這一現象是邁向新型氫經濟的“色彩戰爭”。

例如,56%的公司計劃使用綠氫,49%使用藍氫,25%使用灰氫(注:一些公司計劃同時部署各種措施,因此綠氫、藍氫和灰氫的百分比加起來不是100%)。

可持續投資正在推廣綠色方法,即可再生能源完全通過電解制氫。

各國正在加快氫經濟的發展。中國早些時候就宣布將增加對綠氫的投資。據中石化報道,位于新疆庫車的中石化綠氫示范項目于2021年12月正式啟動。該項目總投資近30億元,將完全由太陽能供電。預計將于2023年6月竣工投產。屆時,中國將有能力每年生產2萬噸綠氫,預計每年減少48.5萬噸二氧化碳的排放。包括歐洲監管機構在內的許多能源實用主義者正在推廣一種藍色方法,即從成熟的重組過程中提取氫,并從煙氣中捕獲碳。目前,澳大利亞和韓國正在實施這種方法。在亞洲,馬來西亞國家石油公司和印度信實工業等企業正在實施綠氫和藍氫計劃。

一般來說,氫能憑借上市時間短、成本低、無摩擦擴張等優勢,應被視為經濟創新的可擴展來源。最聰明的市場參與者看到了商機,正在采取積極行動。

利用數字技術,最大限度地提高氫投資回報

在資本和資金的推動下,氫經濟具有廣闊的前景。明智的參與者發現,創新思維、項目執行和工業人工智能驅動的數字技術的綜合影響可以帶來增長和市場份額。仍有一些挑戰需要克服,數字技術是解決問題的關鍵。

首先,有必要將氫經濟作為一個系統來消除風險。因此,我們必須將氫經濟視為一個端到端系統,包括綠氫或藍氫的生產、碳捕集、氫儲存和運輸以及氫的最終使用。每個環節都需要擴展,以便從整體上取得成功。除了強大的聯盟和合資企業外,還需要一種定量的方法來消除系統中的薄弱環節。幸運的是,有許多可用的智力和金融資本可以幫助我們建立一個完整的系統和端到端風險模型。(艾斯本正在研究這種端到端氫模板模型方法)。

第二,數字技術可以提高可再生能源電解水制氫系統的經濟性。雖然電解技術是可行的,各種項目已經啟動,但新系統的經濟性不如傳統能源。精確機理與人工智能輔助模型與經濟模型的結合,可以加快和加倍技術創新者的努力,在實現技術突破的同時大大節約成本。這就要求可再生能源、電力儲存和氫合成被視為一個可優化的系統,并考慮到風能和太陽能隨機變化的影響。在2021年11月的阿布扎比國際石油展覽與會議(ADIPEC)上,蒂森克虜伯(Thysen Krupp)首席執行官Sami Pelkon預測,到2030年,綠氫的經濟性將與藍氫媲美。他的預測合理嗎?還是不需要到2030年?

第三,需要提高重整工藝過程的效率和經濟性,并與碳捕集相結合。我們需要利用技術捕獲和去除更高比例的二氧化碳,提高能源效率。預測精確的機制模型和優化技術是加快藍氫效益進步和提高藍氫效益的關鍵數字因素,涉及進一步整合成熟的氫合成技術和不成熟的碳捕獲技術。

第四,有必要促進氫的安全裝卸和運輸。我們需要采用更簡單、更安全的方法來制備低溫氫,并簡化氨作為載體的過程。同樣重要的是加快和擴大混合模型的部署,將人工智能與工程領域的專業知識相結合。數字技術正在幫助我們理解和消除安全風險,控制操作,并將其保持在安全操作參數范圍內。

第五,數字技術可以提高燃料電池的經濟性。通過引入先進的在線數據分析和混合模型,制造商可以從新舊燃料電池的升級設計中學習,加快經濟發展。

氫經濟和能源轉型

為了利用工業規模的氫生產和碳捕集技術引領能源轉型,行業參與者需要無與倫比的創新、創造力、敏捷性和執行力。

數字技術可以增加上市時間、生產成本、風險緩解和客戶滿意度。為了縮短上市時間,創新、項目方案選擇、概念選擇和資本投資決策的速度必須提高50%(或6-12個月)。企業還可以通過可視化估算降低資本成本,通過優化設計節約能源和水資源,從而降低運營成本;同時,采用新技術,有效整合新設施和現有設施,降低生產成本。

利用人工智能和分析技術降低風險,增加正常運行時間,提高安全性和可靠性。最后,為了提高客戶滿意度,實現優秀的運營,企業還必須最大限度地提高供應鏈的敏捷性和彈性。由于能源轉型的復雜性,有必要平衡公司資產的許多目標,并采用基于數據的定量方法。數字化和工業人工智能將是實現這種平衡優化的關鍵。

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