OME Worked Example for the TEA Guidelines for CO2 Utilization
Notice bibliographique
Résumé
This document contains worked examples of how to apply the accompanying “Techno Economic Assessment & Life Cycle Assessment Guidelines for CO2 Utilization” for oxymethylene ethers (OME). The Guidelines can be downloaded via http://hdl.handle.net/2027.42/145436. These worked examples are not intended to be a definitive TEA or LCA report on the process described, but are provided as supporting material to show how the TEA and LCA methodologies described in the guidelines can be specifically applied to tackle the issues surrounding CO2 utilization. The goal of this study was to identify economic opportunities and barriers for OME3-5, derive R&D pathways and benchmark values. The OME3-5 production process included seven system elements: membrane carbon capture, PEM water electrolysis as well as the synthesis of methanol, formaldehyde, trioxane, methylal (OME1) and OME3-5, combining and adjusting the findings of two prior studies from Michailos et al. (2018) and Schmitz et al. (2016).[1,2] Conventional diesel fuel and OME3-5 from conventional methanol are selected as benchmark products. The results are judged to be uncertain relating to -30% to +50% due to the low technical maturity of membrane carbon capture and OME3-5 conversion. The results are found to be sensitive to location and time related factors (currency, CEPCI, location factor) as well as to the technical and economic specifications of the water electrolysis process, especially electricity consumptions, electricity price and electrolyser capex. Under the optimistic assumptions of free electricity and electrolyzer capex of 330 MW, the COGM of OME3-5 becomes competitive in Germany but not in the United States due to the higher diesel prices in Germany.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,158 | 0,086 |
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 ».