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Enregistrement W253829915

Fuel from Wastewater - Harnessing a Potential Energy Source in Canada through the Co-location of Algae Biofuel Production to Sources of Effluent, Heat and CO2

2010· article· en· W253829915 sur OpenAlexaboutno aff
Howard Passell, Jake Whalen, Philip P. Pienkos, Stephen O’Leary, Jesse Dillon Roach, Barbara Denise. Moreland, Geoffrey Taylor Klise

Notice bibliographique

RevueAGUFM · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelRenewable energyBiomass (ecology)Energy sourceEnvironmental scienceFossil fuelAlgae fuelWaste managementBioenergyWastewaterEnvironmental engineeringEngineeringEcologyBiodieselBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sandia National Laboratories is collaborating with the National Research Council (NRC) Canada and the National Renewable Energy Laboratory (NREL) to develop a decision-support model that will evaluate the tradeoffs associated with high-latitude algae biofuel production co-located with wastewater, CO2, and waste heat. This project helps Canada meet its goal of diversifying fuel sources with algae-based biofuels. The biofuel production will provide a wide range of benefits including wastewater treatment, CO2 reuse and reduction of demand for fossil-based fuels. The higher energy density in algae-based fuels gives them an advantage over crop-based biofuels as the 'production' footprint required is much less, resulting in less water consumed and little, if any conversion of agricultural land from food to fuel production. Besides being a potential source for liquid fuel, algae have the potential to be used to generate electricity through the burning of dried biomass, or anaerobically digested to generate methane for electricity production. Co-locating algae production with waste streams may be crucial for making algae an economically valuable fuel source, and will certainly improve its overall ecological sustainability. The modeling process will address these questions, and others that are important to the use of water for energy production: What are the locationsmore » where all resources are co-located, and what volumes of algal biomass and oil can be produced there? In locations where co-location does not occur, what resources should be transported, and how far, while maintaining economic viability? This work is being funded through the U.S. Department of Energy (DOE) Biomass Program Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, and is part of a larger collaborative effort that includes sampling, strain isolation, strain characterization and cultivation being performed by the NREL and Canada's NRC. Results from the NREL / NRC collaboration including specific productivities of selected algal strains will eventually be incorporated into this model.« less

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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,339

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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