Greenhouse gas performance of heat and electricity from wood pellet value chains – based on pellets for the Swedish market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increased bioenergy demand has triggered a discussion on the sustainability of solid biomass‐based fuels and a system for sustainability criteria has been discussed within the EU. This paper assesses the greenhouse gas (GHG) emissions for heat and electricity from selected wood pellet value chains for the Swedish market and the associated potential emissions reduction in relation to fossil fuels using a life cycle assessment (LCA) perspective, and in relation to the approach described in recent EU policy developments. Nine different wood pellet value chains for heat and/or power production in Sweden are assessed (including pellets from Sweden, Latvia, Russia, and Canada). Selected assumptions are varied in a sensitivity analysis. The total factory‐gate GHG emissions at the conversion facility for the wood pellet value chains studied, range between 2 and 25 g CO2‐eq/MJ pellets with Swedish pellets at the lower end, and Russian pellets using natural gas for drying the raw material at the higher end. Imported pellets from Latvia, Russia, and Canada that use biomass for drying may also reach relatively low levels of GHG emissions. The potential GHG reduction as compared to a certain fossil fuel default energy comparator is 64–98% for the electricity produced in the pellet value chains studied and 77–99% for the heat produced. Thus, many wood pellet value chains on the Swedish market will most likely be able to meet strict demands for sustainability from a GHG perspective. © 2015 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».