Estimation of life cycle greenhouse gas emissions of asphaltene-based carbon fibers derived from oil sands bitumen
Notice bibliographique
Résumé
Bitumen-derived asphaltenes have emerged as a potential precursor for carbon fiber production. The technology to make it possible is in the early stages of research and development and so there are no studies on the GHG emissions from the process, which are critical to compare its carbon footprint with that of polyacrylonitrile (PAN), the standard precursor for carbon fiber production. The asphaltene-based carbon fiber (ACF) life cycle stages are bitumen production, asphaltene separation, precursor manufacturing, and carbon fiber production. In this study, we developed data-intensive models to estimate the life cycle GHG emissions of ACF. Sensitivity and uncertainty analyses were also performed to determine the inputs that have the largest effect on the GHG emissions of ACF. The results show that the life cycle GHG emissions of ACF are 16.2 kg CO2eq/kg CF. This value represents a reduction of 68.7% compared to PAN-based carbon fiber. The carbon fiber production stage is the most emission-intensive, mainly because of the high consumption of electricity. When uncertainty is considered, the life cycle GHG emissions of ACF range from 10.4 to 21.8 kg CO2eq/kg CF. The outcome of this study confirms the potential of asphaltenes as a low-carbon intense raw material for carbon fiber production.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».