Multi-measure pathways for achieving carbon-neutral cement production
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas (GHG) emissions from cement production continue to rise, making it the second-largest source of industrial GHG emissions. In this study, we develop a framework to evaluate several decarbonization technologies and scenarios to achieve carbon-neutral cement production. A case study for Canada was conducted using this developed framework. Decarbonization technologies are grouped into six categories (energy efficiency, fuel switching, alternative raw materials, alternative binders and chemistries, carbon capture and storage, and cement carbonation) and each is evaluated using a bottom-up technology-explicit energy model. The results show that carbon-neutral cement production can be achieved before 2050 with marginal abatement costs of −17 to −34 CAD/t CO 2 e and cumulative GHG emissions reductions of 199–242 Mt. CO 2 e, based on a carbon price of 170 CAD/t CO 2 by 2030. The results are comparable to roadmaps from other jurisdictions but with some important distinctions. Canada continues to have a higher clinker/cement ratio and lower alternative fuel consumption than other jurisdictions, meaning carbon capture and storage is expected to play a larger role in reducing GHG emissions. Furthermore, carbon neutrality cannot be achieved without carbonation or a similar offset. Therefore, it is important that all cement-producing regions begin formalizing a framework to guide the calculation of carbonation impacts and compile the information to support those calculations. Finally, a sensitivity analysis concluded that carbon pricing is required in every carbon-neutral scenario to achieve negative GHG emissions abatement costs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».