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Enregistrement W4407850021 · doi:10.1016/j.apenergy.2025.125549

Impact of direct air capture process flexibility and response to ambient conditions in net-zero transition of the power grid

2025· article· en· W4407850021 sur OpenAlexafffund
Erick O. Arwa, Kristen R. Schell

Notice bibliographique

RevueApplied Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaGovernment of Canada
Mots-clésFlexibility (engineering)Power gridProcess (computing)Power (physics)Zero (linguistics)GridZero emissionEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceElectrical engineeringPhysicsMathematicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies show that the cost of transitioning the power grid to a net-zero system could be reduced with the integration of direct air capture (DAC) of carbon dioxide as part of the portfolio of technologies. However, existing capacity expansion studies that model DAC assume that it has a constant capture rate, ignoring the ambient environmental conditions that are known to affect the DAC capture rate as well as geographical location. Furthermore, there are currently no studies that endogenously model DAC flexibility, especially the value of load-shifting in such a large-scale industrial process in capacity expansion optimization. This study develops a capacity expansion optimization model that integrates more realistic data on DAC’s response to ambient environmental conditions as well as DAC process flexibility. Results show that ignoring the impact of ambient environmental conditions leads to underestimation of the required cost, DAC capacity and renewable energy capacity to meet the net-zero goal. It is shown that when DAC capture rate data that has been computed as a function of ambient conditions is used, about 22.2%, 2.5% and 1.9% more DAC, wind and solar capacity, respectively, is required to meet net-zero requirements, relative to the often assumed 90% capture rate. Moreover, increasing the operational flexibility of DAC using material storage in silos was found to lower the cost of generation capacity expansion by lowering the DAC and renewable energy capacity needed to meet the net-zero target. These findings will be useful in improving the accuracy of net-zero transition plans that are focused on climate change mitigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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