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Enregistrement W3135939322 · doi:10.1088/1755-1315/701/1/012077

What’s the Role Of Corn Ethanol Fuel in China: From the Life Cycle Cost View

2021· article· en· W3135939322 sur OpenAlexaff
Yiting Sun

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasolineEthanol fuelWaste managementRaw materialRefineryEnvironmental scienceBiofuelEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract China originally planned to use fuel ethanol gasoline nationwide in 2020, and taking corn as an important raw material of ethanol gasoline, this paper analyzed the life cycle cost model of corn fuel ethanol gasoline and traditional gasoline from production to consumption, including internal and external cost calculations. The internal cost is the actual cost of the industry chain, while the external cost is converted into the cost value by examining the environmental impact of pollutant emission levels in each stage of the life cycle of ethanol gasoline production. Based on this model, by selecting the project data of specific regions and manufacturers in China, it can be calculated as follows: The main links affecting the internal cost of ethanol gasoline production are crude oil procurement cost, refinery and ethanol plant construction cost; The main influencing link of external cost is the emission of ethanol gasoline combustion, including the fuel, power and other energy consumption factors in the production of ethanol and gasoline; The cost can be optimized from the perspective of production technology, technological process, energy material consumption and various labor costs. Assuming E10 is used in the whole Chinese market, the empirical results are as follows: among the pollutants produced by the use of ethanol-added gasoline in the whole region, CO2emission reduction is the largest, exceeding 53 million tons, followed by CO and wastewater emission reduction of 1.78 million tons and 1.58 million tons respectively. In terms of the conventional gasoline, the CO emission reduction of about 20% is the largest, followed by about 17% reduction of HC, about 15% reduction of SO2and about 9% reduction of CO2respectively. These results show that the promotion of ethanol gasoline (E10) usage in China has a considerable reduction effect of emission if the availability of raw materials are sufficient. The life cycle external cost of ethanol gasoline is 11.45%, lower than that of conventional gasoline. In 2019, China’s fuel ethanol production capacity was 4.15 million tons, and the actual production was about 3 million tons. Assuming that all of it were used to produce E10 ethanol gasoline, compared with traditional gasoline consumption, the emission reduction benefit of E10 gasoline would be nearly $84.7 million.

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)0,001
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,181
Écart entre enseignants0,172 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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