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Enregistrement W7055348549

Comparative life cycle assessment of prospective battery-grade material production in Norway

2022· dissertation· en· W7055348549 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialBattery (electricity)ElectricityLife-cycle assessmentProduction (economics)Pig ironElectricity generation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The manufacturing of battery grade materials is electricity intensive and currently\ndominated by China. Several European countries are exploring options of\nventuring into locally produced raw materials for battery manufacturing. In\nNorway, four battery manufacturing facilities are planned or under construction\nwhich increases the need for locally manufactured battery grade materials. This\nstudy investigates the potential impacts of producing nickel, cobalt and manganese\nsulfate in Norway, a country known for its renewable-sourced electricity. A high\nresolution model is developed for each of the three battery grade materials which\nconsiders individual steps of the value chain from mining to the final product.\nThis is vital in the modelling as some processes, especially those pertaining to\nmining and ore processing occur outside of Norway. Environmental impacts of\nthese battery grade materials are performed with Arda, an in house LCA calculator\nusing ReCiPe2016 as midpoint characterization method.\n\nThe results show that, producing nickel and cobalt sulfate in Norway yields 3.3kg\nCO2eq. and 7.7kg CO2eq., respectively, with the highest contribution from ore\nprocessing which occurs in Canada. Manganese sulfate produced in Norway\nwith ores mined in Gabon causes a GWP of 1.3 kgCO2eq., mainly due to metal\nrefining impacts. The results are benchmarked with other studies performed\nacross different geographical system boundaries to depict the emission reduction\nopportunities in producing these battery grade materials in Norway. What is\nobserved is that, production of these sulfates in Norway has significant emission\nreduction benefits as compared to other studies reported in the scientific literature.\nTo increase the robustness of the analysis, the thesis further develops scenarios\nto investigate the effect of changes in the electricity mix intensity of different\nmining and production countries on the overall GWP. Within these scenarios, the\nNorwegian case still emerges with the lowest GWP. Results of this study indicate\nthat producing battery grade materials in Norway has prospects of reducing the\nemissions associated with cell materials in lithium-ion batteries. Furthermore,\nfrom the scenarios developed, the GWP of cathode precursors can be significantly\nreduced by using low carbon electricity in both mining and producing countries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle