Implementation of a Forest Biomass-based Biofuel Industry: A Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
The forest biomass is an abundant renewable resource from which biofuels can be derived. In the Kraft process the cellulose is extracted from the wood to form the paper pulp while the other organic components, primarily hemicelluloses and lignin, are burnt to produce steam. It is possible to divert part of the hemicelluloses or lignin to produce fuels on site, a mode of operation referred to as the integrated forest biorefinery. Hemicelluloses can be hydrolysed into sugars which in turn are converted into ethanol or butanol while lignin can be extracted from a residual process stream, the black liquor, by acid precipitation, de-ionized, dried and directly used as a fuel or further processed into value added chemicals. Biorefinery processes have been proposed and analysed by simulation on ASPEN PLUS. Intensive integration of thermal energy, water and material systems is of paramount importance to the sustainability of the global site; the increased energy load on the utility systems could cause rising dependency of the global site on fossil fuels. To avoid this consequence, a new original energy efficiency analysis an enhancement methodology has been developed and validated on actual Canadian Kraft mills before being applied to the integrated biorefinery and has produced remarkable results far superior to the current engineering practice. This has led to the concept of the green integrated forest biorefinery (GIFBR). i.e. an industrial site with zero fossil fuel consumption and reduced GHG emissions vs. the Kraft process and biorefinery plant alone. The GIFBR incorporates a woody biomass gasifier producing syngas as a fuel for the integrated biorefinery and for steam production or sale. It can also include a combined heat and power (CHP) unit driven by steam made available by liberated production capacity from the installed power plant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».