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Enregistrement W4237680251 · doi:10.2118/136887-ms

Carbon Sequestration From Waste via Conversion to Charcoal: Equipment for a Small Scale Operation

2010· article· en· W4237680251 sur OpenAlexafffund
Suraj Gupta, A.. Struyk, Dylan Gilbert

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCenovus Energy
Mots-clésCarbon sequestrationCharcoalFlexibility (engineering)Raw materialOffset (computer science)Waste managementContext (archaeology)Biomass (ecology)Environmental economicsFossil fuelScale (ratio)Computer scienceProcess engineeringEnvironmental scienceEngineeringEconomicsChemistryCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon emitted on account of our continued use of fossil fuel can be offset using carbon capture and storage (CCS). The technology for this exists, however the economics of it is context dependent and CCS is shown not to be very cost effective in oilsands. Committing to the needed large scale sequestration projects without properly considering alternatives can prove costly at both economic and social levels. Charcoal sequestration, discussed earlier by Gupta carries with it a few advantages such as being less costly and lacking any post operation liabilities. Above all, it is reversible allowing flexibility of policy and operation and avoiding long term or large scale commitments. The economics of the charcoal approach depends mainly on two factors: the cost of the feed biomass and the cost of processing. The first of these is addressed by using municipal waste as feedstock which can be available free of charge. Expectedly the cost of processing, the second factor, depends on the apparatus and the scale of operation. In this paper, the authors discuss prominent traditional and modern apparatus used for conversion of biomass to charcoal with their benefits and drawbacks and describe a simple and pragmatic apparatus which could be assembled relatively easily, for a small scale operation such as processing industrial camp generated solid organic waste. Offsetting carbon in this manner can obviously be a good way to initiate demo projects for the charcoal sequestration approach as it also helps with waste management. These demo projects in turn will help evaluate various aspects of this novel method of sequestration, and enhance public awareness on the subject which in turn will help the larger society make an informed choice to embark on a right course of action for atmospheric carbon abatement. Additionally, in light of the growing per capita waste worldwide, use of municipal waste as feedstock for charcoal sequestration can be a significant measure of carbon offset at global scale in its own right.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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