Greenhouse Gas Emissions Calculation Methodology in Thermal Power Plants: Case Study of Iran and Comparison With Canada
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the global climate change has been a worldwide concern and the greenhouse gases (GHG) emissions are considered as the primary cause of that. The United Nations Conference on Environment and Development (UNCED) divided countries into two groups: Annex I Parties and Non-Annex I Parties. Since Iran and all other countries in the Middle East are among Non-Annex I Parties, they are not required to submit annual GHG inventory report. However, the global climate change is a worldwide phenomenon so Middle Eastern countries should be involved and it is necessary to prepare such a report at least unofficially. In this paper the terminology and the methods to calculate GHG emissions will first be explained and then GHG emissions estimates for the Iranian power plants will be presented. Finally the results will be compared with GHG emissions from the Canadian electricity generation sector. The results for the Iranian power plants show that in 2005 greenhouse gas intensity for steam power plants, gas turbines and combined cycle power plants were 617, 773, and 462 g CO2eq/kWh, respectively with the overall intensity of 610 g CO2eq/kWh for all thermal power plants. This GHG intensity is directly depend on efficiency of power plants. Whereas, in 2004 GHG intensity for electricity generation sector in Canada for different fuels were as follows: Coal 1010, refined petroleum products 640, and natural gas 523 g CO2eq/kWh, which are comparable with same data for Iran. For average GHG intensity in the whole electricity generation sector the difference is much higher: Canada 222 vs. Iran 610g CO2eq/kWh. The reason is that in Canada a considerable portion of electricity is generated by hydro-electric and nuclear power plants in which they do not emit significant amount of GHG emissions. The average GHG intensity in electricity generation sector in Iran between 1995 and 2005 experienced 13% reduction. While in Canada at the same period of time there was 21% increase. However, the results demonstrate that still there are great potentials for GHG emissions reduction in Iran’s electricity generation sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».