Greenhouse gas emissions and offset potential from sugarcane straw for bioenergy production in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the additional Greenhouse gas (GHG) emissions affected by straw removal from the soil surface in sugarcane areas, including measurement of short-term soil CO2-C emissions plus emissions associated with the recovery and transport operations of straw bales until to the industry gate (diesel emissions) and estimated soil N2O emission, comparing with leaving all straw on the soil surface. Taking into account the main sources evaluated (soil CO2, diesel and N2O from straw), the total additional GHG emissions from the recovery of 6.9 Mg Dry Matter ha-1 (27%) was estimated at 1423 kg CO2eq ha-1, resulting in a carbon footprint of 206.2 kg CO2eq per megagram (Mg) of straw recovered. Applying the parameters cited in this study for electricity generation (GHG emission and offset potential), our results showed an additional GHG emission of (+) 860 kg CO2eq ha-1. Applying the same parameters for second generation (2G) ethanol production replacing gasoline, an avoided GHG emission of (-) 2316 kg CO2eq ha-1 could be achieved. The route of recovering 27% of sugarcane straw from the soil surface through bale system for bioelectricity production using the technical parameters and industrial efficiency rate of this case study resulted in a C footprint of 347 kg CO2eq MWh-1. Improving the efficiency rate for straw conversion in bioelectricity based on its lower heating value could reduce its C footprint to 62.26 kg CO2eq MWh-1 produced. For sugarcane straw recovery at the first cutting cycle in clay soil, the option of producing ethanol 2G could offset GHG emissions once replacing fossil gasoline, resulting in a C footprint of 0.86 kg CO2eq L-1 of 2G ethanol in the agricultural phase, an option to contribute to better sustainability of sugarcane straw recovery, supporting renewable and sustainable bioenergy systems, and reducing the impacts of Global Climate Change.
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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) | 0,000 | 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 ».