Life Cycle Emissions and Cost of Producing Electricity from Coal, Natural Gas, and Wood Pellets in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The use of coal is responsible for (1)/(5) of global greenhouse gas (GHG) emissions. Substitution of coal with biomass fuels is one of a limited set of near-term options to significantly reduce these emissions. We investigate, on a life cycle basis, 100% wood pellet firing and cofiring with coal in two coal generating stations (GS) in Ontario, Canada. GHG and criteria air pollutant emissions are compared with current coal and hypothetical natural gas combined cycle (NGCC) facilities. 100% pellet utilization provides the greatest GHG benefit on a kilowatt-hour basis, reducing emissions by 91% and 78% relative to coal and NGCC systems, respectively. Compared to coal, using 100% pellets reduces NO(x) emissions by 40-47% and SO(x) emissions by 76-81%. At $160/metric ton of pellets and $7/GJ natural gas, either cofiring or NGCC provides the most cost-effective GHG mitigation ($70 and $47/metric ton of CO2 equivalent, respectively). The differences in coal price, electricity generation cost, and emissions at the two GS are responsible for the different options being preferred. A sensitivity analysis on fuel costs reveals considerable overlap in results for all options. A lower pellet price ($100/metric ton) results in a mitigation cost of $34/metric ton of CO2 equivalent for 10% cofiring at one of the GS. The study results suggest that biomass utilization in coal GS should be considered for its potential to cost-effectively mitigate GHGs from coal-based electricity in the near term.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».