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Enregistrement W2750930717 · doi:10.1021/ie501204r

Design and Economic Analysis of a Thermochemical Lignocellulosic Biomass-to-Butanol Process

2014· article· en· W2750930717 sur OpenAlexaff
Chinedu O. Okoli, Thomas A. Adams

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLignocellulosic biomassDiscounted cash flowProcess engineeringBiomass (ecology)Process integrationButanolSyngasEnvironmental scienceAlcohol fuelProcess (computing)BiofuelWaste managementMethanolPulp and paper industryEconomic analysisChemistryCatalysisComputer scienceCash flowEngineeringEthanolEconomicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel continuous lignocellulosic biomass-to-butanol process using a thermochemical route and a mixed-alcohol synthesis catalyst has been developed. The process was designed and modeled using Aspen Plus and consists of major process steps such as biomass drying; indirect steam gasification; syngas cleanup and conditioning; mixed-alcohol synthesis over a modified methanol catalyst; alcohol separation; and utilities including cooling water, steam, and power generation. A heat integration analysis was also carried out, resulting in an energy-sufficient process with no requirement for external hot utilities and net power production. A technoeconomic analysis was carried out using results of the Aspen Plus model, equipment cost estimates, and discounted cash flow analysis, with an assumption of n th-plant costs and financing resulting in a minimum butanol selling price (MBSP) of $0.83/L. Different plant and cost parameter scenarios were rigorously explored using a sensitivity analysis.

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)0,001
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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