Production of sorghum pellets for electricity generation in Indonesia: A life cycle assessment
Notice bibliographique
Résumé
The current study makes use of life cycle assessment to evaluate the potential greenhouse gas (GHG) savings in coal electricity generation by 5% co-firing with sorghum pellets. The research models the utilization of 100 thousand hectares of under-utilized marginal land in Flores (Indonesia) for biomass sorghum cultivation. Based on equivalent energy content, 1.12 tons of pellets can substitute one ton of coal. The calculated fossil energy ratio of the pellets was 5.8, indicating that the production of pellets for fuel is energetically feasible. Based on a biomass yield of 48 ton/ha·yr, 4.8 million tons of pellets can be produced annually. In comparison with a coal system, the combustion of only pellets to generate 8,300 GWh of electricity can reduce global warming impacts by 7.9 million tons of CO2-eq, which is equivalent to an 85% reduction in GHG emissions. However, these results changed when reduced biomass yield of 24 ton/ha·yr, biomass loss, field emissions, and incomplete combustion were considered in the model. A sensitivity analysis of the above factors showed that the potential GHG savings could decrease from the initially projected 85% to as low as 70%. Overall, the production of sorghum pellets in Flores and their utilization for electricity generation can significantly reduce the reliance on fossil fuels and contribute to climate change mitigation. Some limitations to these conclusions were also discussed herein. The results of this scenario study can assist the Indonesian government in exploring the potential utilization of marginal land for bioenergy development, both in Indonesia and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».