One- or two-step processes: Which have a lower GHG emissions intensity for production of synthetic aviation fuel via indirect CO2 electrolysis?
Notice bibliographique
Résumé
The development of sustainable aviation fuel (SAF) could pave the way towards addressing the dual challenges faced by the aviation sector: meeting rising demand for air transport and achieving net-zero targets. In this study, the well-to-pump (WtP) and well-to-wake (WtW) greenhouse gas (GHG) emissions intensity (EI) of aviation fuel production via four CO 2 -indirect pathways (intermediate products are required) is estimated and the WtW GHG EI compared to conventional fossil-based and bio-ethanol pathways. We aim to determine whether a one- or two-step electrochemical conversion is more likely to result in lower GHG intensity aviation fuel, under what conditions pathways incorporating these electrochemical processes have a lower GHG EI than conventional crude oil-based and biomass-based jet fuels, and whether these CO₂-derived sustainable aviation fuel (CO₂-SAF) pathways can approach “carbon neutrality.” The key findings from this work are: (1) processes using ethylene as an intermediate tend to have a lower GHG EI, although there is not a meaningful difference between one- and two-step pathways; (2) all pathways could achieve a lower GHG EI than fossil and biomass based routes if the location is carefully selected to minimize the GHG EI of electricity supply and if the CO₂ source is strategically chosen; and (3) while these pathways have the potential to approach zero GHG emissions, emissions from fuel manufacturing will be challenging to eliminate entirely. Notably, the GHG EI of CO₂-based SAF is far more sensitive to background system parameters, such as the carbon intensity of electricity and CO₂ supply, than to technical parameters. Therefore, we suggest that background factors may play a greater role in determining GHG EI than technical innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».