Advancements of Shell Cansolv in Post-Combustion CO2 Capture Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An affordable and reliable Carbon Capture&Storage (CCS) technology is the key step to reduce CO2 emission from new and existing coal-fired and Gas power plant, as well as large industrial sources. With the milestone start-up of the Boundary Dam Carbon Capture and EOR project (Saskatchewan Canada, 2014), Shell Cansolv's technology became the world's first technology deployed in post-combustion carbon capture at commercial scale in the coal-fired power industry. This coupled with on-going operations in post-combustion CO2 capture for utilization in the industrial and chemical market, as well as an on-going front end engineering design (FEED) for CO2 capture from a combined cycle gas turbine (CCGT) power station. The Shell Cansolv CO2 capture technology has accumulated a spectrum of experience and learnings covering Enhanced Oil Recovery (EOR), CCU and CCS. To open, this presentation will provide a project summary of Shell Cansolv in an on-going EOR, CCU and CCS application. Moreover, it will focus on the Shell Cansolv CO2 capture technology, providing a detailed technical description of how the line-up is adapted per application and provide rationale and relative performance indicators in each. A summary of the balance required to deliver the best Net Present Value (NPV) solution will be provided, such as the important considerations of optimization trade-offs on a per project basis, including: Increasing NPVOperations simplicityAcceptable Scale-up instead of multiple trainsEvolution in CANSOLV new solvents, their specifications and applicationsIntegration complexity vs. stand-alone robustnessA design for maximized availability, flexibility and cost-effective In conclusion, a description of some of the key learnings accumulated in each application will be discussed, as well as an indication of where we think the next breakthrough changes can and will be made.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle