Evaluation of wood biomass utilization for the greenhouse industry in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian greenhouse industry is challenged by high operating costs as the natural gas price has been increasing and fluctuating over the past few years. Natural gas is the primary energy used by the greenhouse industry to generate heat and carbon dioxide (CO₂) to enhance the crop productivity. There are concerns about the global warming effect caused by natural gas usage as it is a non-renewable energy. Therefore, the greenhouse industry is considering the use of wood biomass, mainly wood pellets and wood residue, to decrease the natural gas demand. However, the long-term economic value, the air quality emission, and the long-term resource availability are the main barriers for the industry to convert into wood biomass boiler. The main objectives of this study are, to evaluate the economic feasibility of using wood biomass for the greenhouse heating application, to analyze the associated impacts of the technical and economical changes, and to determine the optimal biomass mix with the consideration of emission limits and resources availability constraints. Specific case studies will be considered in this research to achieve the mentioned objectives. The results of the techno-economic analysis showed positive net present value (NPV) for the four cases considered: using wood pellets or wood residue boiler, with or without an electrostatic precipitator (ESP), to generate portion of heat demand for a greenhouse. Although the decision making would be affected by the price changes and the size of a greenhouse, a positive NPV was determined from a pure economic view point. Wood biomass combustion could reduce over 3,000 tonnes of CO₂ equivalent greenhouse gases annually. Sensitivity analyses indicated that wood biomass attractiveness would increase with higher natural gas prices or larger energy contributions from wood biomass. The optimization study suggests a feasible biofuels mix for the case study of a 2 ha flower greenhouse and a 7.5 ha vegetable greenhouse. The model was solved considering the inclusion of an ESP system to ensure the air quality limits were satisfied. The optimal result was compared to an existing 2 ha flower greenhouse and revealed almost 20% reduction on the total fuel cost per year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».