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Enregistrement W3046966567 · doi:10.2118/0720-0070-jpt

Novel Solutions to Atmospheric Carbon Maintain Advantages of Petroleum

2020· article· en· W3046966567 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelRenewable energyCarbon neutralityPetroleumAtmospheric carbon cycleNatural resource economicsRenewable fuelsEnvironmental scienceGreenhouse gasWaste managementCarbon sequestrationCarbon dioxideEngineeringEconomicsChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 196109, “Promising Pathways to Lower Atmospheric Carbon Without Sacrificing the Petroleum Advantage,” by Subodh Chandra Gupta, Cenovus Energy, prepared for the 2019 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Calgary, 30 September-2 October. The paper has not been peer reviewed. The traditional advantages of petroleum-based transport fuels are challenged by the need to lower atmospheric carbon. Despite significant research, development, and investment during the last few decades, humanity still seeks carbon-neutral alternatives to petroleum that can be commercially viable. This paper presents novel approaches to carbon abatement using petroleum that have a strong chance to succeed in fulfilling technological and economic goals. Comparing Renewable Fuel With a Fossil-Fuel/Carbon-Offset Combination Typically, renewable liquid fuels are more expensive than their fossil-fuel counterparts on a unit-energy basis, but they result in lower carbon dioxide (CO2) addition to the atmosphere. Fossil fuels could also be used in such a way that produced CO2 is sequestered at a cost. With carbon-offset costs added to fossil fuel, both can be considered to provide carbon-neutral energy and can be compared on bases of cost and availability. Commodity prices fluctuate because of a variety of factors. Aside from the higher costs of renewables, reading too much into exact crossover points is not useful. Nonetheless, a general statement could be made that, at carbon-abatement costs of approximately $80-100/tonne of CO2, a renewable energy source can compete with fossil fuels. The cited costs of carbon capture and storage also have varied in the range of $100-150/tonne of CO2. The costs depend on emission sources and locations and the technology used for carbon capture. Even at reduced carbon costs, one would still be better off using gasoline - that is, if both commodities (renewable fuels and fossil fuels) were equally available at needed amounts. Technology for food-based bio fuels (e.g., corn-based ethanol) has advanced sufficiently and mostly is used commercially in the US for making bio ethanol for blending with gasoline. However, food-based biofuels compete with the availability of food and result in rising food prices. Data suggest that food-based biofuels are neither cost-competitive nor quantitatively sufficient to supplant fossil fuels. While they can play a role in carbon abatement to an extent if the carbon offset costs rise above $100/tonne of CO2, at present, they do not appear to be the solution to reduce emissions on their own. Can Useful Products Be Monetized From CO2 Conversion? Little other than energy is consumed in proportions greater than 4 billion tonnes/year (e.g., cement). Even if produced CO2 is converted to something that can replace cement, for example, the supply of that substance will be far greater than the amount of cement the world needs and, hence, it will not be able to retain its market - or any - price. If CO2 is converted to other substances, the quantity of products or byproducts will be on the order of 10-plus billion tonnes. This means that no prospective revenues from the useful byproducts can be relied upon, and, thus, it is prudent to only include costs involved in carbon abatement.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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