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Enregistrement W4220929212 · doi:10.2118/208905-ms

Carbon, Capture, Utilization and Storage CCUS: How to Commercialize a Business with No Revenue

2022· article· en· W4220929212 sur OpenAlexaboutno aff
Rohit Madhva Terdal, Nathan Steeghs, Craig Walter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessRevenueIncentiveInvestment (military)Carbon capture and storage (timeline)Carbon priceFinanceEnvironmental economicsNatural resource economicsGreenhouse gasEconomicsClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada has joined the growing list of countries committed to achieving net zero emissions by 2050. This will require a rapid transition to carbon-free energy systems over the next three decades, with Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) a core component of unlocking Canada's decarbonization objectives. It is estimated that Canada will need to capture upwards of 100 million metric tonnes of CO2e per year through CCUS to achieve net zero by 2050. However, Canadian CCUS projects currently face a plethora of commercial hurdles, ranging from capital intensive technology, long investment time horizons, lack of clarity of government incentives and policies, and disjointed carbon markets. Carbon pricing policies are one lever to drive industry adoption of CCUS, but a cohesive industry and government collaboration is required to establish the national infrastructure needed to scale and support the development of CCUS in Canada. The recent announcement of the Oil Sands Pathways to Net Zero comprises of six oilsands producers, representing 90 percent of oilsands production, and signals a willingness of industry to come together with government to tackle these issues and support the oil sands industry which is projected to add $3 trillion to GDP by 2050. The central pillar of their vision is the use shared transportation infrastructure and storage hubs. This model will require significant government support but what is the right model to secure Canada's future while de-risking public funding. Policy development is still required by government bodies to encourage the investment in, and the implementation of these multibillion-dollar, long term projects. The announcement of a Canadian federal investment tax incentive and enforcement of the incoming clean fuel standard may further drive organizations to incorporate CCUS into their decarbonization plans. To proceed, industry will require further clarification to determine the effects of policy decisions and potential government partnerships will have on the cost structure and commercial viability of CCUS projects. This paper will outline some of the current commercial barriers that industry faces with the adoption of CCUS. It will provide a roadmap on how to mobilize and partner to scale CCUS in Canada.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0190,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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