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Enregistrement W4321492167 · doi:10.5194/egusphere-egu23-1393

Investigating the environmental implications of biogas production pathways using life cycle impact assessment model to support regional energy transitions

2023· preprint· en· W4321492167 sur OpenAlexaboutno aff
Amarachi Kalu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentBiogasEnvironmental scienceEnvironmental impact assessmentProduction (economics)BioenergyImpact assessmentRenewable energyEnvironmental economicsEnvironmental resource managementBusinessNatural resource economicsEngineeringWaste managementEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The regional energy transition requires a growing share of alternative technologies powered by biomass sources,for which not all their environmental impacts have been fully understood yet. The UN and the sustainabledevelopment goal (SDG’s) seven encourage a cleaner, safer and modern energy production for all to upholdenvironmental and climatic protection. This case study aims to apply the Life Cycle Assessment (LCA) modelingtool such as the openLCA in assessing wholly (from up to downstream) the environmental, socio-economic andengineering perspectives of energy transitions.The Purpose is to analyze the environmental impacts of maize silage production for biogas production in supportof clean and affordable energy. This means, analyzing the supply chain activities from upstream to the downstreamto obtain the impacts on ecosystem and its services. The objectives of this research are to (a) explore differentbioenergy emission and climate change related problems while finding the tradeoffs across various impacts whenmaize silage is used as feedstock. (b) To discover current natural gas production technology pathways in Alberta,the oil exploration province of Canada and compare them with biogas production impactsThe Method applied is the Eco-indicator 99, E, E method, used in analyzing life cycle impact assessment worst-case scenario of products or services, while comparing the effects with the TRACI & ReCipe methods across board. It provides robust quantitative estimates of GHG emissions, eutrophication, climate impacts, health and land-use impacts of maize silage production for biogas on a regional scale.From the study’s scientific findings, relevant information on the interconnectedness of bioenergy environmentalimpact is generated, which are also useful/applicable for Canada and globally. The result found that the use of highnitrogen fertilizer (above 120 kg/h) contributes to high eutrophication potentials and drying of the maize silagehas high climate change potentials which proves that biogas production from maize silage is not completely cleanbut can be improvedIn conclusion. It concludes that biogas systems can decarbonize regional fossil energy grids, drying of the silagebe carried out in summer with biogas and natural gas mix, and supports the moderate use of farm chemicals tocreate a balance between bioenergy development and environmental prosperity. the project is significant becauseit comprehensively states the need for reduction of excessive emission of greenhousegases, land conversion, and nutrient delivery through biogas production and other energy transition activities thathave the potential to increase global warming, damage water and land resources in Alberta which is scarcely available.KEYWORDS: Energy transition, Environmental impacts, Life cycle impact assessment, Openlca Eco indicator99, biogas production, Sustainable Environmental.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2023
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