Ocean Alkalinity Enhancement Using Bipolar Membrane Electrodialysis: Technical Analysis and Cost Breakdown of a Full-Scale Plant
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A detailed techno-economic analysis was performed for a bipolar membrane electrodialysis (BMED) full-scale plant designed to produce large volumes of dilute alkaline solution for use in ocean alkalinity enhancement (OAE). OAE is a process by which the surface of the oceans is realkalinized to promote CO 2 absorption from air by converting CO 2 to carbonates for long-term storage in the oceans. The capacity of the BMED stack was designed to process ∼139 000 m 3 /year of desalination brine, resulting in 47 200 t/year of 2.1 wt % NaOH solution. The OAE plant was modeled using colocation with a desalination plant in southern California. Three scenarios were investigated, each focused on a different valorization of the BMED process byproduct of 46 600 t/year of 1.8 wt % HCl solution: selling (1) dilute HCl without further processing, (2) dilute HCl distilled to 20 wt % using carbon-free (solar) energy, and (3) dilute HCl distilled to 20 wt % using waste heat from a nearby power plant. The levelized cost of CO 2 sequestration from the OAE plant, assuming no return on investment, ranged from 848 to 1076 USD/t of CO 2, depending on the scenario. Subsequently, a discounted cash flow analysis was conducted to assess the price at which carbon credits would have to be sold as revenue source to make a profit on the plant. Our analysis indicates that the cost of energy, labor, loan repayment, and membrane replacement, as well as the inefficiency of commercial membranes, drive the economics of BMED for OAE, while highlighting the necessity to generate alternative byproducts other than HCl. Nevertheless, these high costs (1395–2315 USD/t of CO 2 ) align with carbon credit prices currently indicated in contracts signed within the voluntary carbon market. A reliable outlook indicates that technical improvements and better economic perspectives can reduce the levelized cost of CO 2 down to 394 USD/t of CO 2 .
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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