The use of microalgal sourced biodiesel to help underground mines transition to battery electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The use of fossil fuel sourced diesel underground has various associated health and environmental hazards, and additional energy demand and costs associated with necessary ventilation. One way to reduce these impacts is by utilizing a biodieselblend, which generates lower levels of harmful emissions from underground equipment and can be produced regionally, reducing the impact of transportation. Furthermore, this would help allow use of existing machinery during transition towards more widespread electrification underground. Therefore, the concept of an integrated supply and use chain within the mining industry is examined based on biodiesel from acidophilic photosynthetic microalgae cultivated using CO 2 in smelter off-gas. A life cycle assessment (LCA) was conducted to compare the environmental impacts of production, transportation, and end-use of fossil fuel sourced diesel to biodieselblended fuel across four underground metal ore mine sites (Canada, Poland, Zambia, and Australia). The outcomes from assessing four key environmental impact potentials (global warming, eutrophication, acidification and human toxicity) demonstrate the advantages of using biodiesel-blends. The integration of biodiesel resulted in changes of -22.5–+22.8% (global warming), -6.1–+27.3% (eutrophication), -18.9–+26.3% (acidification), and -21.0–-3.6% (human toxicity). The results showed reduction across all potentials for two mines and reduction in human toxicity potential for all sites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».