Cradle-to-gate life cycle analysis of slow pyrolysis biochar from forest harvest residues in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change mitigation technologies have been a focus in reducing atmospheric carbon levels for the past few years. One such mitigation technology is pyrolysis, where biomass feedstocks are combusted at elevated temperatures for varying durations to produce three main products: biochar, bio-oil, and biogas. While bio-oil and biogas are typically used to produce energy via further combustion, biochar can be used in several different applications. Furthermore, using forest harvest residues as a feedstock for biochar production helps use excess biomass from the forestry industry that was previously assumed unmarketable. In our study, we combined forest carbon analysis modelling with cradle-to-gate life cycle emissions to determine the greenhouse gas emissions of biochar produced from forest harvest residues. We examined three collection scenarios, spanning two harvesting methods in one forest management unit in northern Ontario, Canada. From our analysis, we observed immediate reductions (− 0.85 tCO2eq·tbiochar−1 in year 1) in CO2-equivalent emissions (CO2eq) when producing biochar from forest harvest residues that would have undergone controlled burning, without considering the end use of the biochar. For the forest harvest residues that would remain in-forest to decay over time, producing biochar would increase overall emissions by about 6 tCO2eq·tbiochar−1. Throughout the 100-year timeframe examined–in ascending order of cumulative emissions–scenario ranking was: full tree harvesting with slash pile burn < full tree harvesting with slash pile decay < cut-to-length/tree-length harvesting. Graphical Abstract
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».