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Enregistrement W2159052107 · doi:10.1109/eicccc.2006.277214

Environmental Assessment of the Integration of Amine-based CO2 Capture Unit to Coal-Fired Power Plants for Greenhouse Gas Mitigation

2006· article· en· W2159052107 sur OpenAlexaffabout
Bhurisa Thitakamol, Amornvadee Veawab, Adisorn Aroonwilas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasGreenhouse gasCoalAir pollutantsPower stationEnvironmental scienceWaste managementChemistryEngineeringAir pollutionElectrical engineeringOrganic chemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal-fired power plants produce flue gas containing a number of air pollutants including carbon dioxide (CO2), a major greenhouse gas contributing to climate change. Capture of CO2from the flue gas at the coal-fired power plants is one of the strategies to help Canada reduce its CO2emissions, achieve its Kyoto protocol reduction target, and also ensure the continuation of fossil fuel utilization. This paper assessed potential environmental impacts of the amine-based CO2capture unit which is integrated to the coal-fired power plants for post-combustion treatment of flue gas. The assessment was performed by identifying pollutants and their emission sources, reviewing the toxicology, potential implications to the human health and the environment, as well as related environmental laws, and ultimately providing recommendations of means to minimize such impacts. The analysis shows that while installing a CO2capture unit leads to an environmental benefit through a reduction of CO2emission in the atmosphere, it may create unintentional and potential burdens to the human health and the environment through four pathways including treated gas, process wastes, fugitive emissions, and accidental emissions. Such burdens nevertheless can be predetermined and properly mitigated through a well-established environmental management program and mitigation measures.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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