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Enregistrement W3036657788 · doi:10.2172/1544431

Dilute Source CO<sub>2</sub> Capture: Management of Atmospheric Coal-Produced Legacy Emissions (Final Technical Report)

2019· report· en· W3036657788 sur OpenAlexaff
Jenny S. J. McCahill

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasPilot plantProcess engineeringEngineeringProcess (computing)CoalWork (physics)Environmental scienceWaste managementComputer scienceMechanical engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the scientific and technical findings by Carbon Engineering Ltd (CE) resulting from the DOE sponsored research and development project on Direct Air Capture (DAC) process. The work was performed by CE under the Award DE-FE0026861 from the US Department of Energy’s (DOE) National Energy Technology Laboratory (NETL). The work plan was centered on advancing the Recipient’s DAC technology, developing a better understanding of its performance and cost. The report outlines the results from two key activities that were performed under this award: Studying the performance characteristics of the DAC plant at both pilot and lab scale Techno-economic analysis (TEA) to study two implementations of CE’s proprietary DAC process: i) An early commercial DAC process that captures ~1 MT CO2/year of atmospheric CO2 (Baseline case), and ii) A modified early commercial DAC process that captures 1 MT CO2/year of flue gas CO2 downstream of a subcritical PC post-CCS power plant (Case 1 Option C). Within the first key activity of the project, significant operational improvements and learnings were realized, including for key equipment in the DAC process in addition to the overall system. Learnings included impact of equipment design on the capture, calcination and slaking processes, and operational parameter modifications for optimizing the pelletization process, along with the complex interactions and associated considerations of these on overall system performance. In parallel, benchtop scale equipment was successfully utilized to validate pilot scale data, such as, retention in the pellet reactor, and capture performance parameters of the air contactor. CE continues to conduct core research and development activities; the learnings from this DOE project will contribute to the design, testing and operation activities of CE’s fully integrated DAC validation plant, as well as the first commercial DAC plant. The second key activity incorporated the above learnings, as well as input from vendors and EPC experts, to produce the TEA report. More specifically, the TEA results were based on measured pilot plant performance data for all major unit operations, and on an energy and material balance for the process at commercial scale computed using an Aspen One® process simulation. The cost estimation methodology follows AACE International recommended practices; with an uncertainty range of -15%/+30%. Depending on financial assumptions, energy costs, and the specific choice of inputs and outputs, the levelized cost per ton CO2 captured from the atmosphere for an early commercial plant for the baseline case ranges from 227 to 304 $/t-CO2. And, the levelized cost to capture 98% of the flue gas CO2 emissions in a subcritical PC power plant (Case 1 Option C) through a combination of Cansolv carbon capture system and a modified DAC system was estimated to range from 109 to 160 $/MWh of net power generated. Process improvement opportunities identified during this work, in addition to cost reduction opportunities identified during the Value Engineering exercise associated with the Baseline case indicate that significant reductions in capital costs are available as CE scales up and proceeds through deployment of initial facilities.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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