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Enregistrement W2944676579

Carbon Capture and Sequestration and the Future of Power: From Basic Research to Commercial Plants

2017· article· en· W2944676579 sur OpenAlexaboutno aff
Amr Henni, Roman Novikov, Oleg Pestov

Notice bibliographique

Revue2017-Sustainable Industrial Processing Summit · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasNatural resource economicsProsperityRenewable energyGlobal warmingClimate change mitigationClimate changeBusinessEconomicsEngineeringEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global emissions from the energy sector stood at 32.1 gigatonnes in 2016, the same as the previous two years. Reduction in cost resulting from the use of new technologies, and concerns about climate change were the main forces behind a decoupling between greenhouse gas emissions and economic growth.1 This pause in emissions was the result of shifting from coal to natural gas, better energy efficiency, an increase in renewable power generation, as well as structural changes in the global economy.1 Unfortunately, this level of emissions is not enough to keep global temperatures from rising above 2°C. To take full advantage of the potential of new technologies and market forces, consistent and predictable emission policies are needed worldwide.1 Modern societies increasingly depend on reliable and secure energy supplies for their economic growth and prosperity. The global fight against climate change has become an essential feature in energy policy-making in many countries after the signing of the Paris Agreement. This paper will present an overview of the challenges faced in limiting the emissions of greenhouse gases based on the experience acquired by the Canadian province of Saskatchewan after building the first commercial size carbon capture plant in the world. The motives behind the investment in such technology, and the effects of emission standards imposed by the Federal government will be discussed. The urgency of taking actions now is evidenced, for example, by the addition of 130,000 megawatts in just three years by China which is equivalent to Canada's total generating capacity. In Saskatchewan, coal accounts for 44 per cent of fuel mix and produces 70 % of the greenhouse gas emissions. A state-of-the-art pilot plant and a pre-commercial plant were built/refurbished by the University of Regina, which largely facilitated the decision made by the provincial government and the local utility company (SaskPower) to move ahead with the full size commercial carbon capture plant (110 MW) that captures 1,400,000 tonnes of CO2 every year. Some operational issues faced by the new plant will be discussed. Countries are trying to maintain reliable and secure energy supplies while rapidly decarbonising power systems. This is indeed a key challenge for most countries throughout the world. Renewable energies such a wind and solar can only provide power part of the time. The need for coal, on the short term, seems almost inevitable in order not to cripple the local economies. The diverse and comprehensive research done at the University of Regina in the last two decades will be described. The research group is involved with all aspects of carbon capture dealing with the development of new solvents and packing material, screening of novel amines, ionic liquids, and Functionalized solvents. Research results and experience gained in building and operating the plant will now be shared with industry via the newly established CCS Knowledge Centre. The work undertaken at the centre will promote greater information sharing around the world, and ultimately, it will help bring down the costs of CCS technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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