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Enregistrement W2974699359 · doi:10.2118/196109-ms

Promising Pathways to Lower Atmospheric Carbon Without Sacrificing the Petroleum Advantage

2019· article· en· W2974699359 sur OpenAlexaff
Subodh Gupta

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochemical engineeringVariety (cybernetics)Work (physics)Computer sciencePetroleumCarbon fixationAtmospheric carbon cycleEnvironmental economicsRisk analysis (engineering)Environmental scienceCarbon sequestrationBusinessEngineeringEconomicsEcologyChemistryCarbon dioxideArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The traditional advantage of petroleum-based transport fuels of unmatched energy-density and affordability is diluted with the requirement to lower atmospheric carbon. However, despite a significant R&D effort and investment over the last three decades, humanity is still looking for carbon neutral alternatives to petroleum that can be commercially viable. This paper presents meaningful novel approaches to deal with carbon abatement utilizing petroleum that have a better chance to succeed in fulfilling the underlying techno-economic desirables. While the multi-directional work performed in the past on the subject has informed us on a variety of related topics, going forward the society can benefit from a systematic approach to solving atmospheric CO2 problem building on the petroleum advantage. A framework formulating the challenge in terms of techno-economic and environmental requirements is presented that narrows down further work to only meaningful and promising leads. With this framework in mind a few specific pathways are proposed that naturally hold the desired traits if certain conditions are met. These conditions in turn define specific objectives of the subsequent developmental work. While it is premature to suggest any of these will develop into a commercially viable pragmatic method, due to the underlying criteria they hold a better chance to be successful. The presented pathways using advances in electro-chemistry, nanoscience, rational design, and other areas range from (a) mimicking natural fixation of CO2 as in plants to produce tailored polysaccharides or food, to (b) converting CO2 to substances such as carboxylic acids for easy and cost effective sequestration, to (c) changing the way petroleum fuel is used in internal combustion engines to alter the exit state of oxidation of carbon so that the waste product is easily and economically captured compared to the conventional waste product - CO2. One outcome from the framework results in collapse of the economic models and associated technical approaches that aim to convert CO2 to sellable products, owing mainly to the volume of the global GHG challenge. On the other hand, a common element in the proposed promising leads is to deal with the problem of carbon abatement as an added step with an associated cost. The lower this cost, the less diluted the petroleum-advantage. In this context the framework also points to a range of relative costs that the carbon abatement approaches have to work within to retain the petroleum advantage. The outlined technical approaches of carbon abatement are not previously discussed in the literature and hold the promise to help combat the global GHG challenge in a more practical and significant way.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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