Financial viability of microalgal biodiesel production: a case study in Southern Ontario, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les biocarburants, qui représentent une alternative aux combustibles fossiles, ont le potentiel de participer à la lutte contre le changement climatique. C'est dans le secteur du transport, qui représente 14% des émissions de gaz à effet de serre, que le biodiesel a le plus grand potentiel. En effet, il offre la possibilité d'y remplacer les combustibles fossiles, puisque l'énergie des transports provient principalement de l'essence et du diesel. Cependant, tous les biodiesels ne se valent pas, compte tenu de la panoplie de matières premières et de processus de conversion qui permettent de produire du biodiesel. Pour être adéquat, un biodiesel doit être durable sur le plan environnemental et social. Le processus de fabrication doit aussi être rentable pour pouvoir être considéré comme une solution de remplacement pertinente au diesel. La présente thèse mesure la viabilité financière d'une nouvelle source de biodiesel produite à partir de microalgues cultivées dans des effluents avec un ajout en CO2 à partir de gaz de combustion. Cette étude de cas se fonde sur des données propres au Canada. La position géographique optimale pour la production des microalgues dans l'usine de traitement d'eau d'une municipalité a été établie à partir de données concernant l'effet de l'ensoleillement et de la température, tout en prenant acte de l'emplacement d'usines de traitement d'eau et d'infrastructures dédiées au biodiesel en Ontario, Canada. Les méthodes pour cultiver la microalgue, dans des bassins à ciel ouvert ou dans des photobioréacteurs ont été déterminés sur la base de la littérature existante. Les propriétés des effluents ont été tirées de données anonymes provenant de trois usines de traitement des effluents en Alberta, Canada. Ces données ont été comparées avec les exigences de croissance des microalgues afin d'établir si la quantité de nutriments et de CO2 des effluents et des gaz de combustion serait suffisante pour répondre aux besoins des microalgues dans cette étude, tout en tenant compte de la contrainte du climat froid. Les méthodes de collecte, d'assèchement et de transformation ont été déterminées sur la base de la littérature existante et de consultations avec des experts. Les options les plus rentables ont été retenues pour l'analyse. Les paramètres financiers ont été estimées à partir de la littérature, de données privées et publiques, et des consultations avec des professionnels de l'industrie. La valeur actuelle nette (VAN), le taux de rendement interne (TRI), le seuil de rentabilité et le multiple d'investissement du système de co-utilisation de gaz de combustion et d'effluents (CGF) en ont ensuite été tirés. Une analyse de multiples scénarios a été effectuée afin de cerner l'impact sur la profitabilité du système de production de biodiesel à partir de microalgues au sud de l'Ontario, Canada. L'estimation de l'erreur concernant les revenus ou les coûts est ± 25%. Une analyse de sensibilité à variable simple a ensuite été effectuée pour évaluer l'effet d'un changement de pourcentage des variables des principaux revenus ou coûts. Notamment le pourcentage d'épargne concernant la suppression du nitrogène (N) et du phosphore (P) en évitant le coût de traitement par une compagnie privée, le prix du diesel, le prix de l'énergie en Ontario, la quantité de biodiesel et de méthane produite ainsi que les dépenses en capital (DeCap) et les dépenses de fonctionnement (DeFon). Pour conclure le système de CGF s'est révélé profitable dans le scénario de base avec une VAN d'environ 256.5M$, un TRI de 38.77%, un multiple d'investissement de 3.8X et une période de remboursement de trois ans. Puisque ces résultats dépendent principalement aux gains générés par la suppression de N et P, ce type de projet ne convient pas aux entreprises et investisseurs privés, mais plutôt aux gouvernements ainsi qu'aux usines de traitements des eaux qui profiteraient de 100% des gains générés par le traitement des effluents.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".