Opportunities for early Carbon Capture Utilisation and \nStorage development in China: \nStrategies for harnessing cost-effective integrated Carbon Capture \nUtilisation and Storage (CCUS) project potential in Shaanxi Province
Notice bibliographique
Résumé
Carbon Capture Utilisation and Storage (CCUS) is a key technology to reduce China's carbon emissions, while satisfying its increasing demand for electricity and chemical products, and its continuous reliance on coal. Preliminary work on CCUS in China has focused on CCUS in the power sector. However, capture in the power sector is technically challenging, energy-intensive and expensive. Capture can be implemented at lower cost at large point sources of concentrated CO2, such as in ammonia and methanol plants, coal-to-liquids facilities and hydrogen production processes. China has a large industrial base in these sectors, resulting in a significant CO2 emission reduction potential through CCUS. In recent years China has seen the development of Enhanced Oil Recovery (EOR) activities. EOR injects CO2 in oil reservoirs to enhance production and prolong the life of the reservoir. EOR is widely applied in the United States and Canada and is in development in the Middle East. China has a large EOR potential and an EOR industry is emerging. CO2 from nearby high-concentration point sources has a value for EOR operations. This value can be used to develop early cost-effective CCUS projects involving industries where capture costs are relatively low. To date a number of separate preliminary pilots for the capture and storage of CO2 have been and are being undertaken in China. However, none of these pilots succeed in cost-effectively establishing a fully integrated CCUS chain. Early demonstration of cost-effective CCUS potential in selected sectors can significantly advance CCUS development in China in selected industries, in time crossing over into other sectors, including power, as the technology and policy conditions mature. Against this background, this international collaboration project identified cost-effective integrated CCUS opportunities in Shaanxi and developed recommendations to advance the implementation of these opportunities.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».