Decarbonizing British Columbia's (<scp>BC</scp>'s) marine sector by using low carbon intensive (<scp>CI</scp>) biofuels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The long‐distance transport sector will not be easily electrified. Aviation will primarily use sustainable aviation fuels (SAF) to meet its decarbonization targets. Although marine will also be hard to decarbonize this sector has several lower carbon‐intensive (CI) fuel options such as electric‐hybrids, liquefied natural gas (LNG), ‘green’ methanol, ammonia, hydrogen, and biobased fuels. The advantages of using these latter fuels are their ready integration into much of the existing infrastructure, their availability, their use in today's marine engines, substantial carbon emission reductions, and established supply chains. However, there will be increasing competition for the oleochemical/lipid feedstocks from the trucking and aviation sector, while the cost, availability, and overall sustainability of these biofuels are problematic. In the longer term, it is hoped that biomass‐derived biocrudes produced via thermochemical processes such as pyrolysis, hydrothermal liquefaction (HTL) and gasification will supplement the lipid feedstocks and be more sustainable, cheaper, and plentiful. The robustness of marine engines is also conducive to the direct use of straight vegetable oils (SVO) and biocrudes. However, ‘enabling’ policies such as the British Columbia low carbon fuels standard will be required to bridge the initial price gap between fossil and low‐CI fuels while the international nature of most marine traffic will require agreement on how the life cycle analysis (LCA) is determined.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».