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Enregistrement W1988038200 · doi:10.2118/03-09-tn1

Costs for CO2 Capture and Sequestration in Western Canada

2003· article· en· W1988038200 sur OpenAlexaffabout
L Fisher, Thomas Sloan, Peter Mortensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensCanadian Energy Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationEnhanced oil recoveryGreenhouse gasEnvironmental scienceCarbon capture and storage (timeline)Discounted cash flowNet present valueFossil fuelNatural resource economicsCash flowCarbon creditCarbon dioxideWaste managementBusinessProduction (economics)Climate changeEngineeringEconomicsGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Since the beginning of the Industrial Revolution anthropogenic activities in general, and fossil fuel combustion in particular, have contributed to an appreciable increase in atmospheric CO2 concentrations, among other greenhouse gases (GHGs)(1). With Canada's ratification of the Kyoto Protocol, the potential for sequestration of CO2 is worth serious consideration. This paper, which summarizes the results of a comprehensive three-volume study(2), provides an overview of the costs to capture, transport, and geologically sequester CO2 in Western Canada. In general sequestration means storing CO2 which has been removed either directly from anthropogenic sources or from the atmosphere, for geologically-significant time periods, if not permanently. Used herein sequestration refers to taking carbon dioxide which has been extracted from an exhaust or vented gas stream and placing it in long-term storage in depleted western Canadian oil and gas reservoirs, referred to as sinks. This study deliberately excludes CO2 used for enhanced oil recovery (EOR) projects, which may be economically attractive, but are volumetrically limited in comparison to pure storage projects. Methodology CERI used net discounted cash flow (DCF) models to estimate costs for CO2 capture, transportation, and storage. Discounted cash flow calculations generate the present value of a future stream of net cash flows. In this application. CERI models solve for a CO2 " price" that would make a CO2 capture. Transportation, and/or storage operation profitable. The model results therefore.; tre the prices that a company specializing in CO2 mitigation would have to charge per unit of CO2 sequestered to recover all of its costs including taxes and a return on investment. The methodology used to arrive al capture and sequestration costs analyzed CO2 sources and sinks in a similar way. Establishing the locations and characteristics of the major point sources and eligible sinks was a logical first step. However performing detailed cost analyses on every source and sink was not feasible. Instead, prototypes representing a range of different characteristics were selected for detailed analysis, from which the results were scaled to the remaining population. Unit costs for CO2 capture and storage were then generated from the population data using the economic (DCF) models. Finally to link the sources to the sinks, unit costs were developed for a common-carrier pipeline network in the basin. CO2 Capture Any large-scale CO2 capture program must first establish an inventory of potential capture candidates, including the volumes, characteristics, and locations of the most significant sources. For this study. CERI compiled an inventory of 192 discrete CO2 sources found at 115 sites throughout the Western Canadian sedimentary Basin, with total annual CO2 emissions of 141 Mt. Figure 1 illustrates the distribution of assessed emissions according to the industry from which they are emitted. The significance of coal-fired power plants in Western Canada's emission picture is evident. Oil sands mines and in situ projects contribute another large quantity, one that is expected to increase dramatically in the future. Based on projected emissions in 2005(3), CERI's inventory accounts for over 75% of industrial and power generation emissions in the four western provinces and 50% of total CO2 emissions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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