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Enregistrement W2125370249 · doi:10.15376/biores.1.1.93-115

An overview of the Australian biomass resources and utilization technologies

2006· article· en· W2125370249 sur OpenAlexfundno aff
Behdad Moghtaderi, Changdong Sheng, Terry Wall

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMacquarie UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésCofiringBagasseBiomass (ecology)Waste managementEnvironmental scienceBiofuelRenewable energyBioenergyPulp and paper industryBiogasStrawCombustionEthanol fuelRenewable resourceHeat of combustionCoalAgronomyEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on Australian biomass resources including bagasse, black liquor from paper pulp production, wood waste and forestry residues, energy crops, crop wastes, food and agricultural wet waste, and municipal solid wastes is provided in the review. The characteristics of the Australian biomass are typical of those of other countries, i.e. high moisture and volatile matter, low heating value and density, and low sulfur and nitrogen content, but high Ca and Mg for woody biomass. The characteristics influence biomass utilization. Biomass is used extensively at present within Australia , primarily for domestic heating, as bagasse in the sugar industry, and for electricity generation. Biomass usage for electricity generation is increasing and is expected to reach 5.2 Mt/year by 2019-20. Exports, as wood chips, are approximately 10 Mt/year in 2000-01. Forestry residues have been estimated to be 23 Mt/year. Current technologies that utilize biomass in Australia include those for electricity and heat by direct combustion, cofiring with coal and fluidized bed combustion), for biogas generation (from landfills, and aerobic digestion, and as bio-liquids. Related to bio-liquid fuels, ethanol production from molasses and wheat is making progress. The resultant ethanol is used as a petrol extender, and a bio-diesel process is under development.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,296

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations33
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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