Biomass‐gas‐and‐nuclear‐to‐liquids ( <scp>BGNTL</scp> ) polygeneration process part <scp>II</scp> : Techno‐economic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, new polygeneration processes co‐producing electricity, methanol, dimethyl ether (DME), and Fischer–Tropsch (FT) fuels from different feedstock ratios of biomass, natural gas, and nuclear hydrogen generated through a copper‐chlorine (CuCl) cycle are analyzed for operation in Canada to produce transportation fuels. This combination of carbonless heat and a ‘carbon neutral’ biomass feedstock would contribute to the net reduction in greenhouse gas (GHG) emissions. In Part I of this work, the model for this biomass‐gas‐and‐nuclear‐to‐liquids (BGNTL) process was developed. This work expands on it and evaluates the economic and environmental impacts this plant would have in both Ontario and Alberta based on their local costs and resource availability. The analysis demonstrates that an increase in the ratio of biomass to natural gas in feedstock reduces the emissions of the process but increases the cost of carbon dioxide equivalents (CO 2 e) avoided. The results show that the BGNTL concept can be an economically attractive way of reducing net transportation sector GHG emissions in both Ontario and Alberta in meaningful quantities.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».