Brazilian potential for CCS for negative balance emission of CO2 from biomass energy
Notice bibliographique
Résumé
In this work is assessed the Brazilian potential for Carbon Capture and Geological Storage (CCS) through CO2 capture from biomass sources with focus on bioethanol production facilities. In the present document their geographic distribution is associated with localization of the sedimentary basins as well as the potential geologic reservoirs for CCS is presented, thus providing concrete basis to define and optimize longer term goals, consistent with Brazil’s volunteer commitment to help mitigate the effects of global climate change. It was found that USA, England, Canada, Australia, Germany, France, Netherlands and Japan not only are quite active in the research and technologic development, but also have strong relationships between them, owning several joint products. Historic data point out an increase in ethanol annual production in the last years, being produced mainly by Sao Paulo (61% of the domestic production). The CO2 emissions were estimated for each Brazilian state based on the ethanol production and the CO2 emissions due to the fermentation process. There were 26,959,209 m3 of total ethanol produced, corresponding to about 11.2 billion m3 of CO2 emissions at 20 °C and 1 atm, and to about 29 million m3 of CO2 in reservoir conditions. The CCS scenarios were built considering porosity in the range from 18% to 24%, using the average of the Brazilian basins for oil production. The Paraná Basin should receive over twenty million m3 of CO2, encompassing eight Brazilian states, which requires from 110 to 147 million m3 of rock. Other Basins, such as Ceará, Marajó or Maranhão, Pelotas, Potiguar, Recôncavo or SEAL, and Tacutu require from 12 to 10,861 thousand m3 of rock, having each one a specific requirement. In all scenarios, the rock volumes are smaller than the real Basins volume, thus a very favorable negative balance can be achieved for bioethanol.
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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) | 0,001 | 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 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 ».