MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307662719 · doi:10.2118/210984-ms

Evaluation of Miscanthus Gasification and Oxy-Combustion Carbon Dioxide Removal Potential with Carbon Capture Towards Implementation of Bioenergy with Carbon Capture and Storage in England

2022· article· en· W4307662719 sur OpenAlexaff
David Kaiser, Shashank Sakleshpur, S. Mani Sarathy, Ribhu Gautam, Murali Khandavilli, Carolina Arias Gallego

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscanthusBio-energy with carbon capture and storageCarbon capture and storage (timeline)BioenergyBiomass (ecology)Environmental scienceCarbon fibersCombustionBiofuelCarbon sequestrationWaste managementCarbon dioxideChemistryEngineeringComputer scienceClimate changeAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bioenergy with Carbon Capture and Storage (BECCS) pathways and supply chain designs are researched broadly and implemented for scenarios as of the IEA's (2021) Net Zero by 2050 report. The Committee on Climate Change (2018a, 2018b) has identified Miscanthus as one biomass type to achieve its negative emission goals and aligned one third of 1.2 million hectares under high level and one third of 0.7 million hectares under medium level of ambition (multi-functional land use) for the cultivation of Miscanthus for BECCS in the UK. In this study the input of 39 t/hr of Miscanthus x giganteus biomass as well as Energy technologies institutes (2015) information on projected distributed BECCS installations in the UK for BECCS were considered to bring up different gasifying agent options for H2 generation through Miscanthus Gasification with pre combustion carbon capture and one configuration for oxy-combustion with post combustion carbon capture for highly efficient power generation. Process simulations with Aspen software were conducted to determine power yields and carbon capture rates of optimized bioenergy with carbon capture value chains, sensitivity analysis were executed in order to optimize the configurations. The aim of the study was to observe how highest achievable power generation efficiencies of H2 generation through gasification of Miscanthus x giganetus compare with oxy-combustion power generation efficiency and how the different pathways influence the carbon capture efficiency. The aim was to inform BECCS implementation decisions with optimum possible H2 and power generation yields as well as their respective carbon capture potential. It was found that under oxygen, air and steam as gasifying agents steam is most effective for H2 generation with 3.1 t/hr of H2 produced under a input of 39 t/hr of Miscanthus input, which generates 35,6 MW of power in a simulated H2 turbine. Under simulation assumptions it captures thereby 55,2 t/hr of CO2 with a carbon capture rate of 99%. Oxy-combustion is more efficient than the gasification pathways in regard of power generation, which is 100,4 MW with CO2 capture of 36,6 t/hr with an carbon capture efficiency of 73,8 %. Concluding oxy-combustion is preferred, if highly efficient power generation is wanted and lower carbon capture rate is accepted thereby. When H2 generation is preferred, steam gasification should be chosen as highest efficient gasification pathway. The exact numbers of power generation as well as carbon capture can be used now to estimate UKs overall power generation as well as carbon capture potential of Miscanthus x giganteus cultivation under different land use scenarios considering land use change effects and biodiversity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAnaerobic Digestion and Biogas ProductionTravaux en français237 207