Evaluating ecosystem impacts of biogas pathways using life cycle assessment and ecosystem service models
Notice bibliographique
Résumé
The regional energy transition from fossil fuels to alternatives with lesser environmental impact has become significant in recent years. The UN and the Sustainable Development Goals (SDGs) emphasize the importance of cleaner, safer, and more modern energy production to support environmental and climate protection. Renewable energy-based agricultural feedstock is considered a better substitute; however, its increasing share among alternative technologies powered by biomass sources still requires comprehensive environmental impact assessments. This study employs Life Cycle Assessment (LCA) modeling to evaluate the environmental impacts of biogas pathways, focusing on maize silage production for biogas in Alberta, Canada. Using openLCA software and Eco-invent data, the analysis covers the entire supply chain from upstream to downstream, assessing emissions, land use, and climate change impacts. The methodology involved consulting literature reviews, utilizing databases such as Eco-Indicator 99, ReCiPe, and the Tool for the Reduction and Assessment of Chemical and Other Environmental Impacts (TRACI). Key findings indicate that nitrogen fertilizer use (above 120 kg/ha in the maize farm) significantly contributes to eutrophication. Additionally, drying maize silage with natural gas poses a high climate change potential. These insights suggest that while biogas from maize silage is not entirely environmentally benign, improvements are achievable through optimized practices.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».