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Enregistrement W3091118040 · doi:10.1111/gcbb.12756

Retrofitting coal‐fired power plants with biomass co‐firing and carbon capture and storage for net zero carbon emission: A plant‐by‐plant assessment framework

2020· article· en· W3091118040 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGCB Bioenergy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of Energy
Mots-clésBio-energy with carbon capture and storageGreenhouse gasRetrofittingBiomass (ecology)Environmental sciencePower stationCoalBioenergyCarbon sequestrationZero emissionCarbon capture and storage (timeline)Negative carbon dioxide emissionWaste managementCarbon neutralityEnvironmental engineeringClimate change mitigationEngineeringCarbon dioxideBiofuelClimate changeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The targets of limiting global warming levels below 2°C or even 1.5°C set by Paris Agreement heavily rely on bioenergy with carbon capture and storage (BECCS), which can remove carbon dioxide in the atmosphere and achieve net zero greenhouse gas (GHG) emission. Biomass and coal co‐firing with CCS is one of BECCS technologies, as well as a pathway to achieve low carbon transformation and upgrading through retrofitting coal power plants. However, few studies have considered co‐firing ratio of biomass to coal based on each specific coal power plant's characteristic information such as location, installed capacity, resources allocation, and logistic transportation. Therefore, there is a need to understand whether it is worth retrofitting any individual coal power plant for the benefit of GHG emission reduction. It is also important to understand which power plant is suitable for retrofit and the associated co‐firing ratio. In order to fulfill this gap, this paper develops a framework to solve these questions, which mainly include three steps. First, biomass resources are assessed at 1 km spatial resolution with the help of the Geography Information Science method. Second, by setting biomass collection points and linear program model, resource allocation and supply chain for each power plants are complete. Third, is by assessing the life‐cycle emission for each power plant. In this study, Hubei Province in China is taken as the research area and study case. The main conclusions are as follows: (a) biomass co‐firing ratio for each CCS coal power plant to achieve carbon neutral is between 40% and 50%; (b) lower co‐firing ratio sometimes may obtain better carbon emission reduction benefits; (c) even the same installed capacity power plants should consider differentiated retrofit strategy according to their own characteristic. Based on the results and analysis above, retrofit suggestions for each power plant are made in the discussion.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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