Comparative Life Cycle Assessment of Electrochemical Upgrading of CO2 to Fuels and Feedstocks
Notice bibliographique
Résumé
<p>Development of electrochemical pathways to convert CO<sub>2</sub> into fuels and feedstock is rapidly progressing over the past decade. Here we present a comparative cradle-to-gate life cycle assessment (LCA) of one and two-step electrochemical conversion of CO<sub>2 </sub>to eight major value-added products; wherein we consider CO<sub>2</sub> capture, conversion and product separation in our process model. We measure the carbon intensity (i.e., global warming impact) of one and two-step electrochemical routes with its counterparts – thermochemical CO<sub>2</sub> utilization and fossil-fuel based conventional synthesis routes for those same products. Despite inevitable carbonate formation in one-step CO<sub>2</sub> electrolysis, this analysis reveals one-step electrosynthesis would be equally compelling (through the lens of climate benefits) as compared to two-step route. This analysis further reveals that the carbon intensity of electrosynthesis products is due to significant energy requirement for the conversion (70-80% for gas products) and product separation (40-85% for liquid products) phases. Electrochemical route is highly sensitive to the electricity emission factor and is compelling only when coupled with electricity with low emission intensity (<0.25 kg CO<sub>2</sub>e/kWh). As the technology advances, we identify the near-term products that would provide climate benefits over fossil-based routes, including syngas, ethylene and n-propanol. We further identify technological goals required for electrochemical route to be competitive, notably achieving liquid product concentration >20 wt%. It is our hope that this analysis will guide the CO<sub>2</sub> electrosynthesis community to target achieving these technological goals, such that when coupled with low-carbon electricity, electrochemical route would bring climate benefits in near future. </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».