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Enregistrement W2056837601 · doi:10.1002/bbb.1556

Is the pipeline hydro‐transport of wheat straw and corn stover to a biorefinery realistic?

2015· article· en· W2056837601 sur OpenAlexafffund
Mahdi Vaezi, Balwinder Nimana, Amit Kumar

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates Bio SolutionsNational Science Council
Mots-clésCorn stoverBiorefineryEnvironmental scienceStrawSlurryBiofuelBiomass (ecology)BioenergyAgriculturePulp and paper industryEnvironmental engineeringAgronomyWaste managementEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pipeline hydro‐transport is an alternative to truck delivery of agricultural residue (lignocellulosic) biomass. Pipeline hydro‐transport benefits from economies of scale, reduces total delivery costs, and enables bio‐based energy facilities to achieve higher capacities. In this study, the empirical correlation based on experimentally developed data for pipeline transport of agricultural residue‐water mixtures (slurry) was used to develop a data‐intensive techno‐economic model to estimate the cost of pipeline hydro‐transport of wheat straw and corn stover to a bioethanol refinery. The total cost of pipeline hydro‐transport was found to be lowest at 8.8% dry matter slurry solid mass content and 2.5 m s −1 slurry velocity. At this biomass slurry solid mass content and velocity, the pipeline hydro‐transport of biomass was found to be economically more viable than truck delivery at capacities of 0.45 M dry t yr −1 or more for a one‐way pipeline and 1.4 M dry t yr −1 or more for a two‐way pipeline (with the return of the carrier liquid). The ability to economically hydro‐transport agricultural residue biomass in pipes offers the opportunity to develop large‐scale bioethanol plants. © 2015 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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