Life Cycle Assessment of Bioenergy Production Using Wood Pellets: A Case Study of Remote Communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In remote communities of Canada, diesel is the primary source of electricity and heat. Promoting sustainable and diverse means of heat and power generation is essential to providing reliable and less carbon-intensive energy supply to remote communities. Among renewable energy sources in Canada, biomass is a major source of energy, with wood pellets being a notable contributor. In this study, using wood pellets in a remote community of Canada is investigated using life cycle analysis (LCA). Furthermore, wood pellet combustion is compared with diesel combustion, the most common fossil fuel in these regions. SimaPro (version 8.4.0.0) was used with Ecoinvent 3 as the primary library because of the nature of the feedstock. Harvesting, transportation, sawmill operation, pelletization, and combustion stages are considered in LCA. In doing so, first, life cycle data related to each of these stages are collected with respect to eight impact categories of global warming, ozone depletion, carcinogenic, non-carcinogenic, smog, respiratory effects, acidification, eutrophication, ecotoxicity, and fossil fuel depletion. The results indicate that pelletization and combustion stages have the greatest environmental impact, specifically in terms of non-carcinogenic effects from pelletization and respiratory effects from pellet combustion. Additionally, when comparing wood pellets to diesel, wood pellet combustion exhibits superior performance across various impact categories, particularly in non-carcinogenic effects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».