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Enregistrement W3002524697 · doi:10.7939/r3794198z

Development of Life Cycle Water Demand Footprints for the Energy Pathways

2017· article· en· W3002524697 sur OpenAlexaboutno aff
Babkir Ali

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceNatural resource economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The water-energy nexus refers to the relationship between water and energy, wherein each one needs the other. This thesis examines that part of the water-energy nexus concerned with water needed for energy production, conversion, and utilization. There has been limited focus on assessing the life cycle water footprints of energy pathways. Such an approach assesses the water requirement for the various unit operations in energy pathways from fuel extraction to its final energy form. A study of the life cycle water footprints of different energy pathways with a focus on minimizing water use could help in policy formation and investment decisions. The main objective of this research is to establish a benchmark for water demand coefficients for energy pathways based on a complete life cycle. The focus is on the assessment of different energy pathways and development of life cycle water demand coefficients through comprehensive modeling. The research includes the evaluation of energy pathways based on both conventional and non-conventional sources of energy, and the energy sources assessed are coal, natural gas, oil, biomass, wind, solar, hydroelectricity, nuclear, and geothermal. The initial focus is on power production. The conversion efficiency of power generation is correlated to developed water demand coefficients to study the effect of a power plant’s performance on water use. Coal-based power generation has high water use compared to gas-fired power generation due to differences both in conversion efficiency and the unit operations of fuel extraction. Biomass-based power generation has the highest water demand coefficients over the complete life cycle and wind has the lowest. This study found complete life cycle water consumption coefficients for power generation for coal transported by conventional means to be 0.96 – 3.21 L/kWh and 0.07 – 2.57 L/kWh for gas-fired power plants. Excluding biomass and hydroelectricity pathways, non-conventional energy technology has complete life cycle water consumption coefficients of 0.005 – 4.39 L/kWh. The corresponding range for biomass pathways is 259.6 – 1164.01 L/kWh. Throughout the complete life cycle of a transportation fuel produced from the oil sands in Alberta 2.08 – 4.19 volume of water per volume of oil are consumed, and the corresponding fuel from crude oil extracted from five selected oil fields in North America consumes 1.71 – 8.25 volume of fresh water per volume of oil. The water demand coefficients developed in this study could be used in making decision regarding selection of water efficient pathways.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations0
Publié2017
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