Forest biomass supply chain optimization for a biorefinery aiming to produce high-value bio-based materials and chemicals from lignin and forestry residues: a review of literature
Notice bibliographique
Résumé
Technological development has enabled the production of new value-added products from lignocellulosic residues such as lignin. This has allowed the forest industry to diversify its product portfolio and maximize the economic returns from feedstock, while simultaneously working towards sustainable alternatives to petroleum-based products. Although previous research has explored industrial-scale production opportunities, many challenges persist, including the cost of woody biomass and its supply chain reliability. While numerous studies have addressed these issues, their emphasis has traditionally been on bioenergy, with little focus on biochemical, biomaterials, and bioproducts. This review seeks to address this gap through a systematic study of the work recently reported by researchers. A lot of work has been published from United States and Canada with an emphasis on bioenergy production (84.8%), 4.6% of the work is focused on biomass to materials and chemicals, and 10.6% addressed both. Between 2012 and 2015, the majority of published research focused on biomass to materials and chemicals and both biomass to energy and biomass to materials and chemicals. This fact highlights recent interests in diversified biorefinery portfolios. However, further work concerning forest biomass supply chain optimization and new high-value bio-based materials and chemicals is necessary.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».