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Enregistrement W2049879126 · doi:10.2118/2008-020

Carbon Harvesting for Saving the Planet

2008· article· en· W2049879126 sur OpenAlexaff
Suraj Gupta

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlanetAstrobiologyCarbon fibersEnvironmental scienceComputer scienceAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Business as usual with consumption of fossil energy will see rapidly rising atmospheric CO2 concentration in the coming decades, unless radical measures are taken for capture and sequestration of carbon. Of the various approaches known to accomplish this, a closer examination of the two prominent methods of sequestration, namely, geo-sequestration and biosequestration and their large scale implementation will be necessary. As previously shown, preservation of the produced biomass (via conversion to charcoal) is a critical step in making the biosequestration work. The benefits of a two step charcoal approach, unparalleled by other methods, include permanence of sequestration, ready verification, the global applicability of the method, and creation of an energy bank for the future generations. However, two apparent issues with this approach are the associated length of time and land requirements. In this paper a couple of ways to solve the land requirement issue are discussed. It is shown that by tapping into the natural cycle of biomass production-decomposition to procure biomass for charcoal sequestration (an approach named as DUCS) eliminates any significant land requirement. According to this method, selective and intelligent use of the annual terrestrial litter fall will not only help accelerate the process of sequestration and obviate the land requirement but also have the overarching benefit of reducing overall sequestration costs. This approach is compared with biofuels use (also aimed at GHG reduction) both in terms of effectiveness and potential cost. Furthermore a practical way forward to initiate implementation of DUCS is discussed. Introduction Excess CO2 emitted into the atmosphere on account of continued consumption of fossil fuels can be offset by capturing it at industrial sources and pumping it into deep geological formations1 or by growth of biomass2 employing naturally occurring photosynthesis. Biomass in this context refers to non-fossil organic materials such as wood, straw, vegetable oils, and biodegradable wastes from plants or animals and agricultural residues that could be used for energy generation. It also includes aquatic living, or recently dead organic material such as phytoplankton or algae. While the technology for CO2 capture and sequestration in eological formations (geo-sequestration) exists, the main drawback of this approach is the associated high cost3 and the fact that it is practical only in the vicinity of concentrated sources of CO2, such as large industrial complexes and power generation plants. Additionally, this method requires raising CO2 to higher pressures which, being an energy intensive process, generates even more CO2. Natural production of biomass on earth employs sun and absorbs CO2 from atmosphere and sequesters it in the form of polysaccharides (bio-sequestration). So in principal by growing more and more plant life, progressively greater amount of carbon can be sequestered. The issue with this approach is that the sequestered biomass eventually decomposes and its decay releases back to atmosphere the sequestered CO24, 5, 6, 7. Thus the carbon is sequestered in the biomass only for the duration between its creation and decay, termed as bio-storage period in [4].

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,546

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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