Assessment of the greenhouse gas emission footprint of a biorefinery over its life cycle
Notice bibliographique
Résumé
Expanding the product portfolio of a biorefinery has the potential to improve the economics of the biorefinery as it not only increases revenue but also improves valuable feedstock use. Such process improvement, however, results in added complexity, energy consumption, and emissions. This study evaluated the energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions of an integrated multi-product biorefinery from a life cycle perspective. Six pathways were assessed in which the by-products of fast pyrolysis – biochar and non-condensable gases (NCGs) – were upgraded to produce ethanol and hydrogen, in addition to bio-oil. The six pathways include six corresponding biorefinery configurations. The configurations differ by NCG application and the kind of fuel used to supplement process heat demand. The GHG emissions intensity of the assessed pathways is between 13.54 and 43.13 gCO 2 eq/MJ. Our assessment shows a higher GHG emissions intensity in the assessed pathways than the base pathway, in which only bio-oil is produced. Generally, the emission intensities of biorefinery products are lower than when these products are produced from fossil sources but higher than when produced from dedicated bioenergy technologies. Also, when the products are put into an end-use application, like power generation, bio-oil shows lower life cycle GHG emissions compared to conventional fossil-based power plants. When the transportation of the products to the power plant is considered, the life cycle GHG emissions of hydrogen are higher than from the conventional generation methods. Sensitivity analyses show that reducing the feedstock moisture content and increasing ethanol titer can provide significant emission reduction potential. Outside the boundaries of the biorefineries, feedstock transportation also has an impact on the overall emissions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».