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Enregistrement W2097575122 · doi:10.24908/pceea.v0i0.3877

SUSTAINABLE INNOVATIONS FOR ELECTRICITY GENERATION IN ONTARIO

2011· article· en· W2097575122 sur OpenAlexaffvenueabout
Yimin Zhang, Shiva Habibi, Heather L. MacLean

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricity generationElectricityLife-cycle assessmentCoalSustainabilityRenewable energyClean coalBiomass (ecology)Raw materialHeat generationEnvironmental scienceWaste managementEnvironmental economicsNatural resource economicsEngineeringProduction (economics)EconomicsEcologyPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electricity generation sector is far from sustainable; in Ontario, 77% of electricity consumed is generated from non-renewable sources such as coal, natural gas and nuclear. As a result, this sector contributes significantly to many environmental challenges including global warming, smog formation, and acid deposition. It is critical to improve the sustainability of electricity generation through the incorporation of sustainable design concepts. Sustainable design takes into account the environmental performance of a product or process over its entire life cycle (including design and development, raw material acquisition, production, use, and end-of-life). Innovative design has resulted in new technologies for electricity generation. Generating electricity from biomass is one of the alternative technologies which could have the potential to improve the sustainability of the electricity generation sector. In this research we examine various scenarios for displacing coal-based generation. Coal gasification is a mature technology and to replace some or all of the feedstock with biomass, a re-design of some portions of the electricity generation technology are required. The technical changes in the process depend on several issues including the physical and chemical characteristics of biomass. We evaluate the environmental performance of electricity generation from agricultural residues through conducting a life cycle inventory for three biomass-to-electricity scenarios for the Province of Ontario; 1) a 5% co-firing of agricultural residues with coal in existing coal plants, 2) a 15% co-firing of agricultural residues with coal in existing coal plants, and 3) a hypothetical power plant which produces electricity from 100% agricultural residues using biomass gasification technology. For comparison purposes, we analyze a current coal only option using plant specific data. We quantify life cycle energy use, greenhouse gas and air pollutant emissions for electricity. Our results suggest that on a life cycle basis electricity generated from biomass can achieve a reduction in greenhouse gas emissions of 4% (for the 5% biomass co-firing) to 96% (for the 100% biomass gasification) compared to the coal-only option. Similarly, reductions in air pollutant emissions (sulfur oxides, nitrogen oxides, and particulate matter) range from 4% to 98%. Our study indicates that life cycle analysis is a useful tool for assisting decision makers in the selection of more sustainable design options for future electricity generation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 GPT0,180
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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