Integration of energy and water consumption factors for biomass conversion pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water consumption is one of the critical factors for bioenergy production. In this study, six biofuel and six biopower production pathways are integrated with their water requirement to develop a new factor combining water consumption and energy efficiency for each pathway. This integrated factor is defined as water requirement for 1 MJ of net energy value (NEV) of biofuel or biopower. Agriculture‐residue‐based ethanol production pathways consume 51.2–63.6 liters of water per MJ of NEV. These pathways are both water and energy efficient. The biopower production pathways based on agriculture residues consume 27.2–50.6 liters of water per MJ of NEV. Although a switchgrass‐based ethanol production pathway is the most energy efficient, this pathway consumes an average of 130 liters of water per MJ of NEV due to poor water efficiency. Corn‐to‐ethanol and wheat‐to‐ethanol pathways are neither energy efficient nor water efficient and consume an average of 178 liters and 325 liters of water per MJ NEV, respectively. A rapeseed‐to‐biodiesel pathway is less energy intensive and lies between corn‐ and wheat‐grain‐based ethanol pathways and consumes an average of 211 liters of water per MJ of NEV. © 2011 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».