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Enregistrement W4408163743 · doi:10.1016/j.rser.2025.115556

The development of a framework to compare carbon capture and storage technologies as a means of decarbonizing cement production

2025· article· en· W4408163743 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Engineering and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsNatural Resources CanadaUniversity of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaSuncor Energy IncorporatedAlberta InnovatesCenovus Energy
Mots-clésProduction (economics)CementCarbon capture and storage (timeline)Carbon fibersBusinessEnvironmental scienceNatural resource economicsEnvironmental economicsComputer scienceEconomicsMaterials scienceClimate changeMetallurgyGeologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cement production is hard to abate given that energy-efficiency measures and fuel switching have no impact on process emissions and a limited impact on total greenhouse gas emissions. Alternative cements and decarbonized raw materials can reduce process emissions; however, complete decarbonization requires carbon capture. Yet, most decarbonization roadmaps and studies generalize carbon capture without acknowledging differences between the technologies or regions in which they are implemented. To address this gap, we developed a bottom-up technology-explicit model of the cement sector to compare six technologies: chemical absorption, physical adsorption, membrane absorption, calcium looping, partial oxyfuel technology, and full oxyfuel technology. We explored energy and greenhouse gas impacts, capital costs, non-energy operating costs, energy costs, and carbon costs. A case study for Canada demonstrated that carbon capture technologies can be implemented at emissions abatement costs of −22 to 1 CAD/t CO 2 e, accounting for carbon price credits. Our findings show that energy can account for up to 81 % of the total costs, eroding the benefit of avoided carbon costs and increasing sensitivity to energy prices. However, carbon pricing still strongly influences the economics of carbon capture technologies and a minimum carbon price of 90 CAD/t CO 2 e by 2030 ensures carbon capture remains economical across Canada. The developed framework can used globally to help develop policy formulation and inform investment. • CCS increases sector energy demand 8-83% by 2050, depending on the CCS method. • Carbon pricing strongly influences emission abatement costs (EACs). • Energy costs account for as much as 81 % of total costs. • Under the CP170 baseline, Canada-wide EACs range from −22 to 1 CAD/t CO 2 e abated. • Regional breakeven carbon prices range from 50 to 60 to 210–220 CAD/t CO 2 e by 2030.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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