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Enregistrement W7065377592

Economic feasibility of microalgae as a biological carbon capture solution : financial comparison with traditional chemical carbon capture technologies

2024· other· en· W7065377592 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2024
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasTonneRenewable energyFossil fuelEffluentCarbon capture and storage (timeline)Economic feasibilityCarbon fibersCost effectivenessClean coal
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing affordability of renewable energy, fossil fuels remain the largest source of global power supply, providing two-thirds of the world’s electricity. This is especially true in developingcountries that lack the infrastructure for large-scale adoption of renewable technologies. This highlights the crucial role of carbon capture in mitigating the effect of greenhouse gases on the environment, while non-renewable energy sources remain dominant. \n \nThis thesis evaluated the economic viability of microalgae as a biological method for carbon capture by drawing comparisons with chemical technologies used today. \n \nThe study conducted a comprehensive analysis of literature reviews, simulations, small-scale pilot tests, and real-life projects to thoroughly examine the costs per tonne of CO2 captured using chemical capture technologies and microalgae. Chemical methods were categorized based on their CO2 source: either from effluent gas or directly from the atmosphere. For each category, notable real-life projects were examined, including the Quest project in Alberta, Canada, and the Orca plant in Iceland. \n \nThe findings indicated that the cost of capturing CO2 from effluent gas typically ranges from $40 to $80 per tonne, whereas costs for atmospheric capture are higher, ranging from $100 to $300 per tonne, however, real-life projects for both methods have higher costs, closer to $100 and $1000 respectively. For Microalgae, secondary sources suggest that the costs per tonne for microalgae capture are significantly higher than those for chemical methods, ranging from $800 to $1600, and even under the most favourable conditions are not expected to drop below $225. \n \nThe adoption of microalgae as a biological capture method is highly dependent on the market value of the biomass produced, which could help offset the high capital and capture costs. In its current stage, however, microalgae cannot financially compete with chemical carbon capture technologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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