Examining Energy Consumption and Carbon Emissions of Microbial Induced Carbonate Precipitation Using the Life Cycle Assessment Method
Notice bibliographique
Résumé
Microbial induced carbonate precipitation (MICP) is a new geotechnical engineering technology used to strengthen soils and other materials. Although it is considered to be environmentally friendly, there is a lack of quantitative data and objective evaluation to support conclusions about its environmental impact. In this paper, the energy consumption and carbon emissions of MICP technology are quantitatively analyzed by using the life cycle assessment (LCA) method. The environmental effects of MICP technology are evaluated from the perspectives of resource consumption and environmental impact. The results show that for each tonne of calcium carbonate produced by MICP technology, 1.8 t standard coal is consumed and 3.4 t CO2 is produced, among which 80.4% of the carbon emissions and 96% of the energy consumption come from raw materials. Comparing using MICP with cement, lime, and sintered brick, the current MICP application process consumes less non-renewable resources but has a greater environmental impact. The major environmental impact that MICP has is the production of smoke and ash, with secondary impacts being global warming, photochemical ozone creation, acidification, and eutrophication. In five potential application scenarios of MICP, including concrete, sintered brick, lime mortar, mine cemented backfill, and foundation reinforcement, the carbon emissions of MICP are 3 to 7 times greater than the emissions of traditional technologies. The energy consumption is 15 to 23 times. Based on the energy consumption and carbon emissions characteristics of MICP technology at the current condition, suggestions are given for the future research of MICP.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».