Optimal implementation of CO<sub>2</sub> capture technology in power and hydrogen production for oil sands operations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forecasted demands for electricity and hydrogen for oil sands operations in Alberta, Canada in the years 2012 and 2030 were optimised under CO 2 emissions constraints, using a mixed integer linear optimisation model. The model features a variety of technologies (with and without CO 2 capture), including coal and natural gas power plants, gasification, and oxyfuel plants. Hydrogen production technologies are steam methane reforming and coal gasification. The optimisation is executed at increasingly stringent CO 2 emissions levels, yielding unique infrastructures that satisfy the energy demands of the oil sands industry at minimal cost. The economic and environmental impacts of the optimally chosen technologies on the forecasted operations of the oil sands industry in 2012 and 2030 are thus determined. The maximum CO 2 emissions reductions attainable by implementing carbon capture in the hydrogen and power plants supplying the oil sands industry in 2012 and 2030 are 25% and 39% with respect to a business‐as‐usual baseline, respectively. This carbon emissions reduction causes energy cost increases ranging from 13% to 20% for synthetic crude and 2% for bitumen. The maximum achievable CO 2 emissions intensity reduction is 31% (2012) and 46% (2030) for synthetic crude and <3% for bitumen. The optimal energy production technologies are strongly dependent on the CO 2 reduction targets. Based on the optimisation results, natural gas‐based power production, particularly oxyfuel and combined cycle with CO 2 capture, have great potential for achieving significant carbon emissions reductions. For H 2 production, gasification (with and without capture) is an optimal technology for oil sands operations. Les demandes prévues pour l'électricité et l'hydrogène pour les activités de sables bitumineux en Alberta, au Canada pour 2012 et 2030 ont été optimisées conformément aux contraintes relatives aux émissions de CO 2 , à l'aide d'un modèle d'optimisation linéaire partiellement en nombres entiers. Le modèle présente un éventail de technologies (avec et sans capture de CO 2 ), y compris les centrales de charbon et de gaz naturel, la gazéification et les centrales d'oxygaz. Les technologies de production d'hydrogène sont le reformage du méthane à la vapeur et la gazéification du charbon. L'optimisation est exécutée à des niveaux d'émissions de CO 2 de plus en plus rigoureux, produisant des infrastructures uniques qui comblent les exigences énergétiques de l'industrie des sables bitumineux à un coût minimal. Les effets sur l'économie et l'environnement des technologies choisies de façon optimale sur les activités prévues de l'industrie des sables bitumineux en 2012 et 2030 sont, par conséquent, déterminés. Les réductions des émissions de CO 2 maximales réalisables en mettant en œuvre la capture du CO 2 dans l'hydrogène et les centrales qui fournissent l'industrie des sables bitumineux en 2012 et 2030 sont de 25% et 39% relativement à une situation de statu quo, respectivement. Cette réduction des émissions de CO2 entraîne des augmentations du coût de l'énergie allant de 13% à 20% pour le brut synthétique et de 2% pour le bitume. La réduction de l'intensité des émissions de CO2 réalisable maximale est de 31% (2012) et de 46% (2030) pour le brut synthétique et de moins de 3% pour le bitume. Les technologies optimales de production d'énergie dépendent fortement des cibles de réduction du CO2. En se fondant sur les résultats d'optimisation, la production d'énergie basée sur le gaz naturel, en particulier l'oxygaz et le cycle combiné avec capture du CO2, présente un grand potentiel pour parvenir à d'importantes réductions d'émissions de CO2. Pour la production de H2, la gazéification (avec ou sans capture) constitue une technologie optimale pour les activités de sables bitumineux. Can. J. Chem. Eng. © 2010 Canadian Society for Chemical Engineering
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».