Towards carbon-negative primary aluminium production: Integrating biomass resources and renewable electricity
Notice bibliographique
Résumé
Decarbonizing heavy industries such as aluminium production is critical for achieving global climate targets. Despite increasing recycling rates, demand for primary aluminium is projected to increase by 20% over the next 25 years. Primary aluminium is largely produced via the Hall–Héroult process, which is both energy-intensive, consuming 13,000–15,000 kWh E E /t A l , and dependent on fossil-derived carbon anodes. This results in a global average carbon footprint of 12–15 t CO 2 /t Al , with the International Aluminium Institute reporting a value of 14.8 t CO 2 /t Al in 2023, 60% of which was produced in China. This study aims to synthesize and evaluate decarbonization pathways for primary aluminium production by investigating alternative alumina reducing agents (biochar and renewable hydrogen) and assessing their integration with secondary aluminium processes and a district heating network. The analysis is conducted through a total site optimization framework that incorporates waste heat recovery, seasonal resource switching, and biogenic CO 2 mineralization. Results indicate that a net-zero to net-negative carbon footprint can be achieved, ranging from –0.5 to 0.2 t CO 2 /t Al for the presented case study. Biomass-based pathways were found to deliver the highest CO 2 abatement potential, while electricity-dependent pathways face higher costs and grid-related emissions. Among the evaluated options, the bio-hydrogen scenario achieves the most favourable balance between cost, energy use, and environmental performance. These findings demonstrate that carbon-negative aluminium production is feasible through the integration of renewable resources and process-system optimization. • Fossil-free aluminium smelting is enabled using biochar or renewable hydrogen. • Integrated biomass gasification supplies on-site fuels and reducing agents. • Waste heat recovery increases efficiency and allows onsite electricity generation. • Site-wide optimization results in net-negative aluminium production. • Bio-hydrogen route delivers lowest cost and highest renewable energy share.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 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 ».