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Enregistrement W4241723454 · doi:10.2118/2009-020

A Practical Way Out of the GHG Emissions Problem

2009· article· en· W4241723454 sur OpenAlexaff
Suraj Gupta

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasComputer scienceEnvironmental scienceEnvironmental economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ever increasing global demand for energy, and its supply predominantly being fossil based, implies continued growth of emissions. Efficiency improvements and employment of nonfossil energy will definitely help mitigate the problem but it is generally recognized that ‘pure carbon offsets’ will have to play a major role if the problem has to be combated in a timely fashion. Discussion on pure offsets employing geological storage,(namely, Carbon Capture and Storage(CCS) is advancing rapidly. However major issues with this approach are its high cost and the long-term post operation liability. The author has previously proposed an alternate approach of pure offset – the charcoal sequestration, which essentially employs conversion of dead plant material into inert solid carbon. Charcoal sequestration promises to be both less expensive and a better option as far as the operational and post-operation liability is concerned. One of the numerous advantages of the charcoal approach is its easier reversibility both in terms of liability and costs. Although implementation of this approach at a scale where it can make a significant impact on global CO2 concentration needs to be preceded by a substantial information dissemination and public preparedness, a practical way to introduce it is through using municipal solid waste (MSW) as the feed biomass for charcoal sequestration. This will not only allow time for public acceptance to evolve, and evaluation of potential associated risks, but already help mitigate the growing problem of space requirement for wastelandfills, waste transport costs, and emission of methane from the rotting municipal waste, associated with the continued urban sprawl. This paper aside from describing the Carbon Sequestration from Waste (CSW) method, estimates the cost of carbon credit with this and other competing approaches such as the use of MSW for conversion to bio-alcohol, and for power generation. It highlights the difference between carbon credits associated with mobile energy needs (pure offsets) and stationary energy needs and makes a case for price duality of carbon credits. It also compares the global potential of CSW in combating GHG problem, making more than 2 wedges of Socolow with use of charcoal for soil enhancement and other purposes amounting to less than 0.04 such wedges. In this work the cost of carbon offset with CSW is estimated to be as low as C$2.6/tCO2e. Introduction Excess CO2 emitted into the atmosphere on account of continued consumption of fossil fuels can be offset by capturing it at industrial sources and pumping it into deep geological formations1. The technology for CCS exists and is in use in the context of enhanced oil or gas recovery. Such CCS opportunities (coupled with another benefit e.g. EOR) represent the win-win application for this technology. There is no technical reason why it could not be extended to plain capture of CO2 from stack gases and its sequestration in deep saline aquifers. However, before humanity embarks on plain CCS on a massive scale for pure sequestration, we owe it to ourselves to consider pros and cons of this method versus other approaches and weigh all our options in a more systematic manner.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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