Pathways to Alternative Power and Decarbonization Technologies in Cement Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Energy costs are typically the single largest variable production cost at cement plants, reaching up to 50% of overall operating costs. The cement making process, which involves crushing, grinding and calcination processes, consumes large amounts of thermal and electrical energy which is often sourced either directly or indirectly from fuels like coal, coke and alternate fuels (for example, tires, biomass, green/blue hydrogen, plastics, wood chips, etc.). While these fuels are often procured at attractive prices, they can result in relatively higher carbon emissions.To remain competitive in a global market and to manage stakeholder pressure to reduce carbon emissions, plants are constantly searching for ways to reduce costs and mitigate climate change-related risks such as carbon pricing and reputational risks. As a result, cement producers have begun to focus on how they source energy and have been implementing solutions that are providing incremental reductions to their greenhouse gas emissions, energy consumption, and, consequently, operating costs.This paper presents an approach for mapping emissions, then identifying, assessing and prioritizing solutions for abating carbon. In addition to presenting an approach, this paper also discusses a handful of technologies and case studies where novel, carbon-abating technologies were evaluated and deployed for large global industrial clients. The use of renewable power and hybrid grids, plasma flames, fleet electrification, off-gas cogeneration and oxygen enriched combustion are some of the potential technology solutions that are discussed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».