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Enregistrement W2046932900 · doi:10.1016/j.egypro.2011.02.141

A model of carbon capture and storage with demonstration of global warming potential and fossil fuel resource use efficiency

2011· article· en· W2046932900 sur OpenAlexaboutno aff
Jitsopa Suebsiri, Malcolm Wilson

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelEnvironmental scienceCarbon capture and storage (timeline)Global warmingResource (disambiguation)Carbon fibersGreenhouse gasGlobal-warming potentialWaste managementClimate changeEnvironmental economicsComputer scienceEngineeringGeologyOceanographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing greenhouse gas concentration in the atmosphere influences global climate change even though the level of impact is still unclear. Carbon dioxide capture and storage (CCS) is increasingly seen as an important component of broadly based greenhouse gases reduction measures, such as the use of renewable energy sources or nuclear energy. Although the other greenhouse gases are more potent, the sheer volume of CO2 makes it dominant in term of its effect in the atmosphere. The International Energy Agency (IEA) uses 19% of emission reduction requirements as the target for CCS. Although a fossil fuel power plant is a large source of CO2 emissions, with CO2 capture these emissions can be reduced substantially. However, it must be recognized that CO2 capture significantly decreases power plant efficiency; therefore, extra resources (for example, coal in the case of a coal-fired power plant) are needed to compensate for the lost capacity. Extensive application of CO2 capture will require the construction of replacement power plants to compensate for the loss of electricity to the grid. CO−2 transport and storage also contribute to an increase in emissions and waste generation, as well as an increase in energy and other resource consumption..To understand the implications, CCS activities should be studied from a full life cycle perspective. The objectives of this study is to conduct life cycle assessment of combining two energy systems, coal-fired power plant and CO2 EOR, as a new tool to evaluate environmental LCA of CCS with CO2 EOR option. In addition, this is an attractive tool for decision making of any CCS project. Various equations are applied into the GaBi software (a LCA software) to model this tool. Life cycle assessment (LCA) is the primary approach used in this study to create the tool for CCS environmental evaluation. The Boundary Dam Power Station (BDPS) and the Weyburn-Midale CO2 Project in Saskatchewan, Canada, are studied and modified as the case scenarios to find the potential and encourage the appllications of CCS on both energy systems. Energy, using GJ as one of its unit, is considerably the product of this combining two energy resources as one system. The application of this tool effectively demonstrates the result of CCS system as life cycle impact assessment (LCIA) on carbon footprint and resource depletion. Other environmental impacts can, therefore, be analyzed by this tool as well. Three processes; coal mining, power plant including CO2 capture unit operation and crude oil usage, must be presented when the global warming potential (GWP) of CCS is performed. In addition, the result demonstrates the GWP reduction is directly related to fossil fuel resource use efficiency. This means the lower GWP of CCS, the lower efficiency of fossil fuel resource use as well.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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