Environmental and Economic Evaluation of Bioenergy in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We examined life cycle environmental and economic implications of two near-term scenarios for converting cellulosic biomass to energy, generating electricity from cofiring biomass in existing coal power plants, and producing ethanol from biomass in stand-alone facilities in Ontario, Canada. The study inventories near-term biomass supply in the province, quantifies environmental metrics associated with the use of agricultural residues for producing electricity and ethanol, determines the incremental costs of switching from fossil fuels to biomass, and compares the cost-effectiveness of greenhouse gas (GHG) and air pollutant emissions abatement achieved through the use of the bioenergy. Implementing a biomass cofiring rate of 10% in existing coal-fired power plants would reduce annual GHG emissions by 2.3 million metric tons (t) of CO2 equivalent (7% of the province's coal power plant emissions). The substitution of gasoline with ethanol/gasoline blends would reduce annual provincial lightduty vehicle fleet emissions between 1.3 and 2.5 million t of CO2 equivalent (3.5-7% of fleet emissions). If biomass sources other than agricultural residues were used, additional emissions reductions could be realized. At current crude oil prices ($70/barrel) and levels of technology development of the bioenergy alternatives, the biomass electricity cofiring scenario analyzed is more cost-effective for mitigating GHG emissions ($22/t of CO2 equivalent for a 10% cofiring rate) than the stand-alone ethanol production scenario ($92/t of CO2 equivalent). The economics of biomass cofiring benefits from existing capital, whereas the cellulosic ethanol scenario does not. Notwithstanding this result, there are several factors that increase the attractiveness of ethanol. These include uncertainty in crude oil prices, potential for marked improvements in cellulosic ethanol technology and economics, the province's commitment to 5% ethanol content in gasoline, the possibility of ethanol production benefiting from existing capital, and there being few alternatives for moderate-to-large-scale GHG emissions reductions in the transportation sector.
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 | 0,000 |
| 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 ».