Biomass logistics as a determinant of second‐generation biofuel facility scale, location and technology selection
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Notice bibliographique
Résumé
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
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle