Technoeconomic Assessment of Carbon Dioxide Conversion Projects in a Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
The emerging field of CO2 conversion has the dual goals of reducing anthropogenic greenhouse gas emissions and creating economic value from a waste. The technologies involved may enable the decarbonization of industrial process emissions through the displacement of incumbent production methods. However, in the literature, variable process scopes and assumptions reduce the value of direct comparisons between published results. To enable meaningful comparisons, this thesis integrates techno-economic models for amine-based CO2 capture and proton exchange membrane H2 production with unified financial assumptions to harmonize the inputs and scopes of proposed conversion technologies. The results of 19 process models are harmonized using regional utility prices and emissions intensities in six major industrial regions of Canada. The studied products include methanol, ethanol, formic acid, synthetic oil, and mineral carbonates. The results show that CO2 conversion projects are highly dependant on the price and emissions intensity of the electricity supply, but also that differences in simulation result in high variability for cost and emissions. For example, the levelized cost of production for methanol from CO2 ranged from $645 to $1775 USD/ton (2020) when harmonized, with an emissions range of -1.01 to 1.89 tCO2e/t product. Harmonization resulted in an average increase of 27% in levelized cost of production from the published estimates. In Canada, the provinces of Quebec and Manitoba were found to be the most appealing regions for the deployment of CO2 conversion technologies. In the Quebec scenario, 16 of the 19 models were found to be environmentally beneficial in comparison to the incumbent production method, while only four were found to have a lower cost.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».