Techno‐economic assessment of biogas to liquid fuels conversion technology via Fischer‐Tropsch synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biogas derived from anaerobic digestion of organic wastes, and lignocellulosic biomass can be used to produce drop‐in diesel fuel via Fischer‐Tropsch (FT) synthesis. In this study, we developed a process‐based simulation model for the biogas to liquid fuel (BgTL) plant to conduct mass and energy balances and to evaluate techno‐economic assessment of producing drop‐in FT fuels. The BgTL plant operations consisted of biogas cleaning, biomethane reforming, FT synthesis of syngas and hydrocracking and final distillation to produce drop‐in liquid fuels. The unconverted syngas and syncrude were utilized to generate steam and electricity to meet internal plant demand, while the excess power was sold to the grid. The base case BgTL plant (2 000 Nm3/h) produced about 4.6 million gallons per annum of total FT fuels which consisted of 62% diesel, 32% gasoline, 6% LPG with an overall biogas conversion of 54%. A discounted cash flow rate of return (DCFOROR) approach for the Nth plant was used to estimate the capital and operating costs with the minimum selling price for the FT drop‐in fuels of about $5.67/gal ($5.29/GGE). The increase in plant feed capacity to 20 000 Nm3/h decreased the minimum selling price to $2.06/gal ($1.92/GGE). The sensitivity analysis conducted on the base case plant demonstrated that the internal rate of return (IRR), FT conversion rate, plant operating hours, and biogas cost were the most sensitivity parameters to the minimum selling price. Overall, the BgTL technology is deemed to be economically feasible to meet US biofuels demand. © 2017 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».