Community level emission reduction with carbon capturing : a life cycle thinking based approach
Notice bibliographique
Résumé
The global climate is being heavily affected by greenhouse gas (GHG) emissions, the most significant of which is carbon dioxide (CO₂). According to the Pan-Canadian framework on clean growth and climate change, Canada has set ambitious targets to realize a low carbon future. Amongst the available emission reduction strategies, on-site carbon capturing, storage, and utilization (CCSU) have proven their potential to reduce CO₂ emissions from large-scale industrial facilities. However, the integration of CCSU technologies with community-scale energy generation applications such as district energy systems has not been explored sufficiently in literature. Evaluation of the applicability of these novel technologies should not be limited to technical and economic criteria, but should also be extended to environmental and societal aspects. The objective of this study is to propose a framework to compare and prioritize emission reduction strategies that include CCSU and renewable energy technologies to develop zero-emission communities. The study follows a multi-stage approach. Initially, the CCSU technologies that are technically viable for medium to large scale energy systems were selected using a hybrid rule-based and data-envelopment assessment. A life cycle thinking-based decision support framework was developed. It incorporates a multi-criteria decision-making approach to rank and prioritize community energy emission mitigation strategies. A scenario-based method was employed to assess the performance of selected CCSU technologies along with other compatible alternative energy choices. Moreover, a system dynamic modeling approach was employed to assess the long-term economic feasibility of CCSU technologies. The framework was demonstrated for nine provinces in Canada. The optimum emission reduction strategy for regions relying heavily on renewable sources came out to be grid and natural gas – district heating energy supply coupled with onsite solar energy. Regions with high dependence on fossil fuel energy sources performed better with CCSU in combination with grid, natural gas, and onsite solar energy supply. Moreover, based on the system dynamics model results, CCSU is more feasible in provinces with high reliance on fossil fuel energy sources. The findings from this study are geared towards providing useful decision-support tools for policy experts, investors, and utility providers who are responsible for policy and investment decisions.
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 | 0,000 | 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 ».