Assessment of Energy-demand based GHG Mitigation Options for the Pulp and Paper Sector
Notice bibliographique
Résumé
The pulp and paper industry plays a vital role in Canada’s economy, and Alberta’s pulp and paper industry has a 10% production share in Canada. Alberta’s pulp and paper industry is the third largest energy consumer in the province’s industrial sector, and there is significant potential to reduce energy demand and associated greenhouse gas (GHG) emissions. In this research, a bottom-up energy demand tree is developed for Alberta’s pulp and paper industry to understand the energy intensities of various types of equipment associated with different end uses. This demand tree is further used to simulate an integrated resource planning model, the Long-range Energy Alternative Planning (LEAP) system model. Based on expected growth in the pulp and paper industry, a business-as-usual (BAU) scenario is developed for the years 2010 to 2050 to project the energy demand and GHG emissions of Alberta’s pulp and paper mills. Twenty-eight GHG mitigation scenarios are developed for Alberta’s pulp and paper mills, and energy and emissions reductions are estimated with respect to the BAU scenario. The scenarios are also analyzed in terms of the cost-benefit aspects by developing a GHG abatement cost curve. The GHG abatement cost curves compare the scenarios in terms of net GHG mitigation achievable in each scenario and GHG abatement cost ($/tonne of CO2 equivalent mitigation) compared to the business-as-usual case. The energy demand (electricity and natural gas) of Alberta’s pulp and paper mills is expected to decrease from 20.37 PJ in 2010 to 19.46 PJ in 2050 in the BAU scenario. Twenty-eight scenarios were evaluated with the aim of reducing energy demand and mitigating emissions. These scenarios were developed for planning horizons of 2010-2030 and 2010-2050. Implementing the integrated scenarios can reduce emissions by 8.26 MT of CO2 eq. collectively for the years 2010-2050 compared to the BAU scenario.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».