Potential for Thermo-Chemical Conversion of Solid Waste in Canada to Fuel, Heat, and Electricity
Notice bibliographique
Résumé
The amount of municipal solid waste (MSW) generation in Canada was 34 million tonnes in 2018. Responsible waste management is challenging, but essential to protect the environment and to prevent the contamination of the ecosystem on which we rely. Landfilling is the least desirable option, and diversion through thermo-chemical conversion to value-added products is a good option for difficult-to-recycle waste. In this study, the amounts, moisture contents, heating values, and compositions of municipally collected solid waste produced in Canada are reported, a classification that is suitable for conversion purposes is proposed, and the potential for thermo-chemical conversion is determined. Much of the waste generated in Canada is suitable for being converted, and its potential for heat or electricity generation was determined to be 193 PJ/yr and 37 TWh/y, respectively. The GHG emissions that are saved through diversion from the landfill, while assuming the generated heat or electricity offsets natural gas combustion, gives a GHG reduction of 10.6 MMTCO2E/yr or 1.6% of Canada’s GHG emissions. The blending of waste in feedstocks can have varying effects on the amount of biogenic CO2 produced per unit energy in the feedstock, which is an important consideration for new projects. Other considerations include the heating values, moisture contents, and contaminant levels in the waste.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».