Idrogeno verde globale | Shaanxi elettrodo Co., Ltd

Nature Communications volume 14, numero articolo: 2578 (2023) Citare questo articolo

7156 Accessi

54 Altmetrico

Dettagli sulle metriche

Il settore dell’acciaio rappresenta attualmente il 7% delle emissioni globali di CO2 legate all’energia e richiede riforme profonde per disconnettersi dai combustibili fossili. Qui, indaghiamo la competitività di mercato di uno dei percorsi di decarbonizzazione ampiamente considerati per la produzione primaria di acciaio: la riduzione diretta del minerale di ferro basata sull’idrogeno verde seguita dalla produzione dell’acciaio con forni ad arco elettrico. Analizzando oltre 300 località mediante l'uso combinato di ottimizzazione e apprendimento automatico, dimostriamo che la produzione competitiva di acciaio basata su fonti rinnovabili si trova vicino al tropico del Capricorno e del Cancro, caratterizzato da un'energia solare superiore con eolico onshore supplementare, oltre a minerale di ferro di alta qualità e bassi salari dei lavoratori dell'acciaio. Se i prezzi del carbone da coke rimangono elevati, l’acciaio privo di fossili potrebbe raggiungere competitività in aree favorevoli a partire dal 2030, migliorando ulteriormente verso il 2050. L’implementazione su larga scala richiede attenzione all’abbondanza di minerale di ferro idoneo e ad altre risorse come terra e acqua, alle sfide tecniche associate con riduzione diretta e futura configurazione della catena di fornitura.

Attualmente, i combustibili fossili rappresentano il flusso sanguigno del settore siderurgico: 27 EJ (1018 J) di carbone, 3 EJ di gas e 5 EJ (1400 TWh) di elettricità vengono consumati ogni anno per la produzione del metallo più diffuso sulla terra1, emettendo un'energia una media di 2 tonnellate di CO2 per tonnellata di acciaio e che causa il 7% delle emissioni globali di CO2 legate all’energia2. Nel 20213 sono state prodotte 1,95 miliardi di tonnellate di acciaio, con una previsione di aumento fino a 2,19 miliardi di tonnellate entro il 2050 data la convergenza della domanda globale a 250 kg pro capite nel 20804. Attualmente, il 22% della produzione di acciaio avviene tramite il sistema elettrico secondario (basato su rottami) il percorso dei forni ad arco (EAF), che è destinato ad aumentare fino al 50% della domanda entro il 2050, come previsto da Pauliuk, et al.5, a condizione che venga sostenuta un'efficace raccolta dei rottami, il controllo dei contaminanti e il commercio. Misure esaustive sull’efficienza dei materiali dei prodotti contenenti acciaio, tra cui una maggiore durabilità, riutilizzabilità e design minimalista, potrebbero ridurre la domanda di acciaio primario (basato su minerali), potenzialmente fino al 40%6. Il progresso economico globale e la crescita demografica, tuttavia, contrastano con le prospettive di riduzione della domanda di acciaio; le previsioni sulle emissioni richiedono misure urgenti e congiunte di mitigazione dal lato della domanda e dell’offerta7. Un ampio segmento della futura domanda di acciaio dovrà probabilmente essere soddisfatto dall’acciaio primario, durante il quale si verificherebbe una riduzione del minerale di ferro a base di carbonio ad alta intensità di emissioni se si continuasse l’uso della tecnologia attuale.

In risposta alla pressione sulla decarbonizzazione, misure incrementali come il miglioramento dell’efficienza energetica e il passaggio parziale al combustibile (biomassa o idrogeno) delle operazioni basate sui fossili saranno insufficienti per rispettare gli impegni climatici del settore siderurgico; l'altoforno deve essere dotato di tecnologie di cattura del carbonio oppure eliminato gradualmente8. D’altro canto, la tecnologia della decarbonizzazione profonda è emersa su vari livelli di riduzione delle emissioni, fattibilità tecnica, fattibilità economica e maturità dello sviluppo. Sebbene i forni elettrici per la produzione dell’acciaio possano essere facilmente decarbonizzati attraverso l’energia rinnovabile, le opzioni più promettenti per decarbonizzare la produzione del ferro sono: (i) la riduzione diretta del ferro (DRI) basata sull’idrogeno verde (H2), (ii) la DRI basata sul gas naturale (NG) con cattura, utilizzo e/o stoccaggio del carbonio (CCUS), (iii) altoforno tradizionale (BF) o riduzione della fusione (SR) con sostituzione parziale del carbone con biomassa e CCUS e (iv) elettrolisi diretta del minerale di ferro9,10,11 . Le soluzioni per la cattura della CO2 hanno avuto finora un successo molto limitato nel settore dell’acciaio; solo un impianto DR basato su NG opera con CCUS12. L'adeguamento degli impianti BF esistenti con CCUS, nonostante sia auspicabile a causa dell'utilizzo delle risorse esistenti, non è stato ancora sperimentato, né costituisce un metodo efficace di abbattimento delle emissioni, data la pluralità di punti di emissione e la variabilità nella concentrazione di CO2 dei gas di combustione13. Rappresentando una direzione completamente diversa, sia l’H2-DRI che l’elettroestrazione sono soluzioni basate sull’energia rinnovabile in cui il carbonio come agente riducente è completamente sostituito rispettivamente da idrogeno o elettricità. Essendo una tecnologia rivoluzionaria, l’elettroestrazione ha attualmente costi proibitivi e si prevede che raggiungerà la disponibilità commerciale nel lungo termine (dopo il 2040)14. In confronto, l’H2-DRI combinato con il forno elettrico ad arco (EAF) (denominato H2-DRI-EAF) è stato ampiamente considerato come un’opzione leader nella decarbonizzazione profonda nonostante una serie di questioni da affrontare15, grazie all’intensificazione degli investimenti industriali16, al successo pilota da parte dei precursori svedesi17 e produzione commerciale prevista entro il 202518.

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-d367305572e1022"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>