Study of Carbon Capture in Oilsands Production and Upgrading
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada's oilsands production and upgrading industry has plans for a regional CO2 pipeline, enabling carbon capture and sequestration (CCS) solutions for reducing industry CO2 emissions. In order to evaluate the relative merits of carbon capture solutions, a case study is developed of three hypothetical carbon capture facilities: one post-combustion from a SAGD facility, a second post-combustion from an upgrader hydrogen plant, and a third pre-combustion from an upgrader hydrogen plant. All cases are based on process configurations of commercially proven technologies. Capital costs are developed for each of the cases based on Fluor process expertise and historical cost data for the oilsands region. Process and utility balances are developed to inform net carbon intensity reductions along with operating costs. The study includes a discussion of the influencing factors to CCS economics, including looking at the carbon footprint balance of production and upgrading operations, the existing utility profile, economies of scale, and carbon lifecycle impacts of choices. In addition to net carbon avoidance from a $CAD/ton CO2 perspective, the results also inform on relative merits of carbon intensity reduction of produced liquid fuels which generate carbon credits and revenue under the Canadian Clean Fuel Standard (CFS). Consideration of both carbon tax avoidance and fuel carbon intensity need to be considered to justify capital investment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».