Evaluating Thermal Efficiency and Economic Impacts in Supplying Energy Demands for Direct Air Capture
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Direct air capture (DAC) technologies that remove CO 2 directly from the atmosphere are needed to meet international goals of limiting the atmospheric temperature increase before 2100. Operating costs, including the cost of energy inputs, currently limit the rapid deployment of DAC systems. An abundance of untapped and abandoned geothermal resources provides an opportunity to utilize this thermal energy beneath the earth’s surface to reduce the financial and energy costs of DAC. In this study, thermodynamic models of applicable renewable energy scenarios for fulfilling heating and electrical requirements of DAC were analyzed using ASPEN Plus. Individual components were optimized within the geothermal–DAC-coupled systems to quantify specific costs of implementation. The results were integrated into a technoeconomic analysis to provide a holistic perspective to optimize DAC-coupled renewable energy systems. The analysis found that scenarios using geothermal heat for CO 2 desorption with either solar and batteries or an organic Rankine cycle for electric loads could lower the cost of DAC systems compared to a solar-with-batteries baseline. The levelized cost of energy for CO 2 removal (LCOE CR ) for DAC was reduced from $175/t-CO 2 removed to as low as $66/t-CO 2 removed, guiding large-scale deployment of DAC and supporting decision-making in the future.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».