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Enregistrement W2115515602 · doi:10.1002/bbb.239

Biomass logistics as a determinant of second‐generation biofuel facility scale, location and technology selection

2010· article· en· W2115515602 sur OpenAlexaff
J.D. Stephen, Warren Mabee, J. N. Saddler

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialBiofuelBiomass (ecology)Environmental scienceWaste managementGasolineCoalBioenergySupply chain optimizationPulp and paper industrySupply chainEngineeringBusinessChemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Feedstock logistics, as dictated by biomass physical properties, location, and distribution, as well as transportation infrastructure, were shown to be a primary determinant of the scale, location, and technology selection of any future biorefineries. The maximum capacity of both biochemical‐ and thermochemical‐based second‐generation biofuel facilities was established based on feedstock logistics including delivery mode (road, rail, or ship), maximum number of deliveries by mode, feedstock type (whole logs, chips, pellets, or bio‐oil), and biofuel yield from those feedstocks. The world's largest ethanol plant, pulp mill, coal‐based power plant, and oil refinery were used to approximate maximum plant size for different technologies, and to set an upper limit on the number of deliveries logistically possible for each transport mode. It was apparent that thermochemical conversion to transportation biofuels was favored for large, multimodal coastal facilities that are able to receive imported biomass in the form of feedstock intermediates, such as pellets and bio‐oil (maximum capacities of 2844 and 6001 million liters gasoline equivalent (MLGE) respectively). Biochemically‐based conversion processes, primarily due to smaller economies of scale and the typical use of higher moisture content and undensified feedstocks, such as whole logs and chips, are better suited for smaller facilities (maximum 1405 and 1542 MLGE, respectively) that rely on local feedstocks delivered by truck and/or rail. It was also apparent that optimization of the feedstock‐intermediate‐product chain, including biomass densification for transportation and high conversion yield, is essential if the scale of the any second‐generation biofuels facility is to be maximized. Copyright © 2010 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations62
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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