Assessing Technology Options to Reduce the Carbon Intensity of Bioethanol Production
Notice bibliographique
Résumé
Significant reductions in carbon dioxide (CO2) emissions are required to mitigate the effects of climate change. For hard-to-abate sectors like transportation, the use of biofuels is playing and will play a growing role in decarbonization. While much research has focused on the environmental benefits of second-generation biofuels, technological advances could apply to the production of the most widely used biofuel in transport today: first-generation bioethanol. This could reduce its carbon intensity in the short term, thereby increasing its competitiveness as a transportation fuel and opening new possibilities for its usage as a feedstock for chemicals before alternative technologies, such as electric vehicles and lignocellulosic-based biofuel, can be deployed at scale. This thesis evaluates two technology options for their potential to reduce the carbon intensity of corn ethanol using Aspen Plus® simulation coupled with techno-economic and life cycle assessment. The first option is the capture of fermentation emissions and oxycombustion capture of fossil fuel-based emissions for steam utility provision in the ethanol production step of the life cycle. In lieu of this, the electrification of process heat provision through the integration of heat pumps is investigated. Capturing the emissions has the potential of removing up to 99.6% of total emission, which is 187 ktCO2 annually in a 40 MGY dry grind ethanol mill, at an additional purchased equipment cost of $15.5M, with the composition of the compressed CO2 meeting a pipeline transport requirement. In the alternative electrification scenario, there is a 63% reduction from 7.55MJ/L in the base plant heat demand, with a 259% increase in electricity demand at an additional purchased equipment cost of $8.7M. LCA and TEA results showed a net reduction of the life cycle carbon intensity by 84% to 8.9 gCO2eq/MJ when both biogenic and fossil CO2 are captured at the cost of 95 USD/tCO2. There is almost no change to life cycle emissions in the electrification case due to the relatively high carbon intensity of the current US electricity grid. However, the life cycle carbon intensity can be reduced by 113% to -7.1 gCO2eq/MJ when zero-emission renewable electricity is introduced with all technology interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».