The development of a framework to compare carbon capture and storage technologies as a means of decarbonizing cement production
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 découle