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Enregistrement W2133500463 · doi:10.2118/09-08-14-ge

Carbon Recycling: An Alternative to Carbon Capture and Storage

2009· article· en· W2133500463 sur OpenAlexaffabout
Rowan Oloman

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTonneGreenhouse gasFossil fuelCarbon capture and storage (timeline)Bio-energy with carbon capture and storageEnvironmental scienceWaste managementNatural resource economicsGreenhouse gas removalInterimCarbon dioxideClimate change mitigationEnvironmental protectionEngineeringClimate changeChemistryEconomicsGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Carbon capture and storage (CCS) is being hailed as the answer to the globe's most pressing question: what to do with the 27 billion metric tons of carbon dioxide emitted yearly from the burning of fossil fuels? Touted as the most promising interim solution to deal with the greenhouse gas responsible for global warming, CCS still remains unproven, costly and will not be commercially available for another 10 to 20 years. Meanwhile, scientists are exploring alternatives to CCS by capitalizing on CO2 as a commodity instead of treating it as a waste. Background Twenty-seven billion tons of CO2 is already a hefty number, but energy-related carbon dioxide emissions are projected to reach 43 billion metric tons per year by 2030; an increase of 60%. A new report by the International Energy Agency (IEA) estimates that growing energy demands from emerging giants like China and India, coupled with a lack of cost-effective alternatives to fossil fuels, means that by 2050, 77% of the world's power will still be derived from fossil fuels(1). "We will require immediate policy action and a technological transition on an unprecedented scale," IEA Executive Director Nobuo Tanaka said in Tokyo after releasing the report. Carbon capture and storage (CCS), the process of capturing carbon dioxide and storing it in deep geological formations in the ocean or as mineral carbonates, is being promoted by the IEA and others as the most promising technology to deal with fossil fuel derived emissions. Not negating the role of alternative energies, the IEA is merely realistic about the enduring use of fossil fuels and the urgent need to deal with the resulting carbon dioxide. Addressing Carbon Capture and Storage On May 15th, 2009, U.S. Secretary of Energy Steven Chu announced at the National Coal Council that US$2.4 billion from the American Recovery and Reinvestment Act will be used to expand and accelerate the commercial deployment of carbon capture and storage technology, including financing to train a generation of engineers and geologists to work in the field. Chu said,: To prevent the worst effects of climate change, we must accelerate our efforts to capture and store carbon in a safe and cost-effective way." Governments in Europe, Australia, Canada and China are also strongly investing in the technology. Nevertheless, several massive hurdles still stand in the way of full-scale CCS deployment. UK consulting firm, McKinsey, figures that adding CCS to the next generation of European power plants could boost their price by up to US$1.3 billion each. Their thorough analysis(2) shows that the typical cost of a demonstration project is likely to be in the range of US$80 ? $120 per tonne of CO2 sequestered. Legally, there are concerns over whether CO2 transport and long-term storage present human or ecosystem related risks, and who is ultimately responsible if a leak occurs. While progress is underway in some countries, no country has yet developed the comprehensive, detailed legal and regulatory framework that is necessary to effectively govern the use of CCS.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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