2030 Palm Oil Plantation Carbon Footprint Estimation using O-LCA and Forecasting

碳足迹 棕榈油 足迹 估计 环境科学 棕榈 农业工程 工程类 温室气体 农林复合经营 地理 生态学 物理 考古 系统工程 量子力学 生物
作者
Farizal Farizal,Trisha Amanda,M. Dachyar,Zainura Zainon Noor
出处
期刊:Journal of Cleaner Production [Elsevier]
卷期号:463: 142646-142646
标识
DOI:10.1016/j.jclepro.2024.142646
摘要

Since palm oil products have a crucial role in society development, palm oil business in Indonesia has grown significantly over the past few decades. However, this industry is frequently linked to environmental issues, particularly its potential emission of greenhouse gases (GHGs). This study attempts to estimate the carbon footprint of a palm oil company's operation for the year of 2030. In doing so, a novel methodology that consists of organisational lifecycle assessment (O-LCA), simple linear regression (SLR), and double exponential smoothing (DES) methods is proposed. O-LCA is used to identify the sources of emission and estimate the amount of the emission generated, while SLR and DES are used to forecast the sources. As the result, the carbon footprint in 2030 is estimated to be 62,758,433 kg Carbon Dioxide equivalent (CO2eq) where on average a ton of crude palm oil (CPO) produces 1.08 ton CO2eq. The study also discloses that the three largest emission sources are palm oil mill effluent (POME), fertilizer, and transportation. The forecasting methods used are quite accurate with mean absolute percentage error (MAPE) of less than 10%. The results of this study can shed a light to help Indonesia achieving its target to reduce GHG emission by 2030.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
田様应助友好的小鸽子采纳,获得10
刚刚
77发布了新的文献求助10
1秒前
ohh完成签到 ,获得积分10
1秒前
pyy0完成签到,获得积分10
1秒前
科研狗应助xzy998采纳,获得50
2秒前
哈哈2022完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
难过小凝完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
yar应助兴奋不尤采纳,获得500
3秒前
yyyyy发布了新的文献求助30
4秒前
hanjb完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
一雨倾城完成签到,获得积分10
5秒前
魁梧的怜南完成签到,获得积分10
5秒前
1762120完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
weixin112233完成签到,获得积分10
6秒前
xiuxiuzhang完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
糯米糕发布了新的文献求助10
9秒前
巧克力完成签到,获得积分10
9秒前
七妈完成签到,获得积分10
9秒前
Spine Lin发布了新的文献求助20
9秒前
王晓风发布了新的文献求助10
9秒前
简单水蓉完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
你好发布了新的文献求助10
12秒前
研友_LMgz0Z发布了新的文献求助10
12秒前
感谢界外球转发科研通微信,获得积分50
13秒前
CodeCraft应助77采纳,获得10
14秒前
ding应助xin采纳,获得10
14秒前
科目三应助好不了一丶采纳,获得10
15秒前
cxy发布了新的文献求助10
15秒前
瘦瘦的雨莲完成签到,获得积分20
16秒前
丰富若烟完成签到,获得积分10
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6028957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7696731
关于积分的说明 16188640
捐赠科研通 5176175
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2769918
邀请新用户注册赠送积分活动 1753285
关于科研通互助平台的介绍 1639050