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Enregistrement W2291323141 · doi:10.3390/technologies4010009

Environmental Performance of Hypothetical Canadian Pre-Combustion Carbon Dioxide Capture Processes Using Life-Cycle Techniques

2016· article· en· W2291323141 sur OpenAlexaffabout
Lakkana Piewkhaow, Anastassia Manuilova, Christine W. Chan, Malcolm Wilson, Paitoon Tontiwachwuthikul

Notice bibliographique

RevueTechnologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated gasification combined cycleLife-cycle assessmentEnvironmental scienceGreenhouse gasCombustionCoalWaste managementEnvironmental engineeringElectricity generationClean coalPulverized coal-fired boilerPollutantCoal combustion productsClean coal technologyCarbon capture and storage (timeline)EngineeringClimate changeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The methodology of life-cycle assessment was applied in order to evaluate the environmental performance of a hypothetical Saskatchewan lignite-fueled Integrated Gasification Combined Cycle (IGCC) electricity generation, with and without pre-combustion carbon dioxide (CO2) capture from a full life-cycle perspective. The emphasis here is placed on environmental performance associated with air contaminants of the comparison between IGCC systems (with and without CO2 capture) and a competing lignite pulverized coal-fired electricity generating station in order to reveal which technology offers the most positive environmental effects. Moreover, ambient air pollutant modeling was also conducted by using American Meteorological Society/Environmental Protection Agency Regulatory Model (AERMOD) air dispersion modeling to determine the ground-level concentration of pollutants emitted from four different electricity generating stations. This study assumes that all stations are located close to Estevan. The results showed a significant reduction in greenhouse gas (GHG) emissions and acidification potential by applying both post-combustion and pre-combustion CO2 capture processes. The GHG emissions were found to have reduced by 27%–86%, and IGCC systems were found to compare favorably to pulverized coal systems. However, in other environmental impact categories, there are multiple environmental trade-offs depending on the capture technology used. In the case of post-combustion capture, it was observed that the environmental impact category of eutrophication potential, summer smog, and ozone depletion increased due to the application of the CO2 capture process and the surface mining coal operation. IGCC systems, on the other hand, showed the same tendency as the conventional coal-fired electricity generation systems, but to a lesser degree. This is because the IGCC system is a cleaner technology that produces lower pollutant emission levels than the electricity generating station; thus, the benefits of capture are reduced on a comparative basis. The results from air dispersion analysis showed that the maximum ground-level concentrations of pollutants from all electricity generating stations are in compliance with all air quality standards, except for Co, Pb and Ni. The IGCC with capture revealed the lowest nitrogen dioxide (NO2) ground-level concentration compared to all other scenarios. Moreover, IGCC systems both with and without pre-combustion CO2 capture revealed no ground-level concentration of trace elements. This is because the IGCC system operates with an acid gas cleaning process that removes most of the trace contaminants from the syngas.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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