Advancements and challenges of shipboard carbon capture technologies : a comparative assessment
Notice bibliographique
Résumé
Carbon Capture (CC) technologies are primarily used for onshore projects, such as Shell Canada's Quest in Alberta [1], and only to a limited extent on ships. The lack of current commercial shipping applications of CC emphasises the need for further research and development to reduce maritime CO2 emissions. Green Marine, a project funded by Horizon Europe [2], intends to speed up climate neutrality in water transport by adding emission control solutions to existing fleets. This includes retrofitting guidelines, a software tool catalogue, and showcasing new technologies for carbon capture, energy saving, and reducing fuel consumption. Detailed information on the technologies developed for retrofitting purposes is available in D1.1-Engineering and Preparations for Retrofitting [3] of this project. As part of the project’s further development, this study undertakes a comparative assessment to identify the most promising CC technology for shipboard application based on a comprehensive review of pertinent articles and project reports [4]. The paper first addresses the challenges of implementing shipboard CC technology and then follows with a comparative assessment of different CC technologies to identify promising solutions based on their potential to address these challenges. The results of this overview study will help stakeholders understand the opportunities and challenges of implementing commercially established CC technologies onboard ships. Additionally, the study provides insights for selecting the most promising technologies based on preferences in terms of space, energy requirements, or cost, while addressing other challenges.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».