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 BV]
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
刘云涛关注了科研通微信公众号
2秒前
eclo完成签到 ,获得积分10
2秒前
大好人顶顶顶顶完成签到,获得积分10
4秒前
细腻怜翠发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
kaka12161发布了新的文献求助30
5秒前
杨胜菲完成签到,获得积分10
5秒前
ding应助西安浴日光能赵炜采纳,获得10
5秒前
Lucas应助Zero1采纳,获得10
6秒前
赘婿应助儒雅戒指采纳,获得10
7秒前
浩浩浩完成签到,获得积分10
8秒前
CC完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
韩立完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
11秒前
XS_QI完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
zeroayanami0完成签到,获得积分10
12秒前
111完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
共产主义接班人完成签到,获得积分10
13秒前
xiaokezhang发布了新的文献求助10
15秒前
跳跃靖发布了新的文献求助10
15秒前
在水一方应助没事多喝水采纳,获得10
16秒前
6542发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
Comeon完成签到,获得积分10
17秒前
包容咖啡完成签到 ,获得积分10
18秒前
小二郎应助闪闪的访云采纳,获得10
18秒前
_CONH_应助甜美乘云采纳,获得50
19秒前
英俊的铭应助超帅的从菡采纳,获得10
20秒前
WWW发布了新的文献求助10
20秒前
yjl完成签到,获得积分10
21秒前
qwe完成签到,获得积分10
22秒前
红毛兔完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
刚刚好完成签到,获得积分10
24秒前
25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
Cronologia da história de Macau 5000
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
Materials Informatics Molecules, Crystals and Beyond A volume in Acta Materialia Book Series 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7045682
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8711808
关于积分的说明 18447203
捐赠科研通 6559239
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3118287
关于科研通互助平台的介绍 2203900
邀请新用户注册赠送积分活动 2093736