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Record W6999577329

Creating CO2 capture, recovery and valorization processes while avoiding environmental burden shifting : how to integrate life cycle analysis from the initial process design phase

2022· other· fr· W6999577329 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicCarbon Dioxide Capture Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSugar industryLife-cycle assessmentEnvironmental impact assessmentPhase (matter)Environmental policy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin d’éviter des changements climatiques catastrophiques, les industries augmentent leurs efforts pour réduire les émissions de gaz à effet de serre. Au cours des dernières décennies, de nombreuses technologies ont émergé pour capturer le CO2 émis par les grandes entreprises. La capture et le stockage de carbone « CSC » et la capture et l’utilisation de carbone « CUC » sont deux technologies émergentes qui ont été récemment le sujet d’une attention considérable. Dans ce contexte, le projet FRQ-GES “Valorisation du CO2 émis par les grandes industries : source de richesse et d'indépendance face aux combustibles fossiles” vise à générer des produits chimiques à partir du CO2 capté au Québec. Le méthanol et les carbonates cycliques sont deux molécules d’importance qui peuvent être produites à partir du CO2 capté. Cependant, même si l’impact lié au réchauffement climatique est réduit par la mise en oeuvre de ces voies CUC, il est possible que les impacts environnementaux liés aux autres catégories d’impacts augmentent. Donc, dans le cadre du projet FRQ-GES, nous visons à créer un outil d’évaluation des impacts environnementaux du cycle de vie des procédés de production de ces deux produits chimiques à partir de CO2 capté, de manière à guider en amont la conception durable des procédés en fonction de leur future de mise en oeuvre. Dans ce but, la méthode d’analyse du cycle de vie « ACV » a été appliquée afin d’évaluer les impacts environnementaux de ces procédés, d’optimiser les procédés avec le moins d’impacts environnementaux et de guider la conception durable de ces procédés. Donc, dans cette étude les analyses préliminaires du cycle de vie de la production de ces deux produits chimiques à partir de CO2 capté ont été réalisées, les points chauds et les principaux contributeurs aux impacts ont été identifiés. Les alternatives innovantes ont été également analysées. Enfin, à la suite de ces travaux de recherche, un outil simplifié de conception durable de ces procédés a été créé. Cet outil permet à partir d’un questionnaire parcimonieux à l’attention des concepteurs de procédés de prédire l’impact du cycle de vie du futur procédé et de comparer les différentes alternatives de conceptions dès l’étape du laboratoire. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : la capture et l’utilisation de carbone, analyse de cycle de vie, méthanol, carbonates cycliques, conception durable

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.025

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.005
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.188 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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