Comparison of pretreatment methods for wheat straw densification by life cycle assessment study
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> <bold>Abstract.</bold> Compaction and pelletization methods increase biomass bulk density and energy density, making the bulk biomass easy to handle, transport and utilize. Abundant amounts of wheat straw biomass are produced every year in the world. This paper presents a life cycle analysis assessment (LCA) study to compare five different pretreatment methods during wheat straw pelletization. System boundary was defined from transporting wheat straw bale in the field to the pelletizing plant and pellets transported to the customer. Steam explosion treatment (SE), microwave alkaline treatment (MA), binder addition (BD), radiofrequency alkaline treatment (RF) and torrefaction (TF) have potential as pretreatment method prior to pelletization. A description for each pretreatment method in the pelletization system is presented in this paper. The Simapro software for LCA study incorporating Ecoinvent database and literature data was used to conduct this study. The environmental impact for each pretreatment method was evaluated. Global warming potential, acidification, eutrophication, human toxicity, marine aquatic ecotoxicity, ozone layer depletion, abiotic depletion, fresh water aquatic ecotoxicity, photochemical oxidation, and terrestrial ecotoxidation were considered as environment impact indicators against which each pretreatment method for wheat straw pelletization was evaluated. The results revealed that binder addition especially involving the addition of wood waste has lower environmental impact compared to the control case (no treatment system option) and the other pretreatment options. Steam explosion (SE) and radiofrequency (RF) pretreatment methods had the more negative environmental impacts if these were to be adopted in wheat straw pelletization system compared to the control case and other options (MA, BD and TF).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».