A review on conversion of biomass to biofuel by nanocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
The world’s increasing demand for energy has led to an increase in fossil fuel consumption. However this source of energy is limited and is accompanied with pollution problems. The availability and wide diversity of biomass resources have made them an attractive and promising source of energy. The conversion of biomass to biofuel has resulted in the production of liquid and gaseous fuels that can be used for different means methods such as thermochemical and biological processes. Thermochemical processes as a major conversion route which include gasification and direct liquefaction are applied to convert biomass to more useful biofuel. Catalytic processes are increasingly applied in biofuel development. Nanocatalysts play an important role in improving product quality and achieving optimal operating conditions. Nanocatalysts with a high specific surface area and high catalytic activity may solve the most common problems of heterogeneous catalysts such as mass transfer resistance, time consumption, fast deactivation and inefficiency. In this regard attempts to develop new types of nanocatalysts have been increased. Among the different biofuels produced from biomass, biodiesel has attained a great deal of attention. Nanocatalytic conversion of biomass to biodiesel has been reported using different edible and nonedible feedstock. In most research studies, the application of nanocatalysts improves yield efficiency at relatively milder operating conditions compared to the bulk catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».