Decarbonization Pathways in Underground Mining in Cold and Arctic Climates: A Review of Heat Recovery Systems with Case Studies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In cold climates, mine air conditioning systems are essential for preventing liners and shaft components from freezing. Traditionally, fossil fuel burners are used to heat intake air, resulting in high energy consumption and significant greenhouse gas emissions. As part of efforts to reduce both environmental impacts and energy use, mining companies are increasingly adopting innovative solutions, such as heat recovery systems. These systems offer a promising approach to significantly reduce energy demand for underground mine heating. This study evaluates several heat recovery technologies including exhaust air, water, hybrid exhaust air–water, diesel exhaust, jacket water, and hybrid diesel exhaust–jacket-water systems, through numerical modeling. Two case studies are presented: a grid-connected mine in British Columbia with moderately cold conditions, and an off-grid mine in the Northwest Territories, which experiences Arctic climate extremes. Results show that heat recovery can reduce heating costs by up to 89% in British Columbia and as much as 90% in the Northwest Territories, depending on the system applied. The findings also demonstrate substantial associated carbon emission reductions. Furthermore, a comprehensive feasibility analysis was carried out to evaluate the thermodynamic performance, financial savings, and carbon emission reductions of these systems across various mining operations, offering a preliminary assessment of their potential for mining settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».