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Enregistrement W2887602903 · doi:10.1016/j.fuel.2018.08.004

Improving carbon efficiency and profitability of the biomass to liquid process with hydrogen from renewable power

2018· article· en· W2887602903 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFuel · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésRenewable energyBiomass (ecology)Biomass to liquidElectric powerBiofuelLiquid fuelEnvironmental scienceProcess engineeringWaste managementChemistryPower (physics)CombustionEngineeringElectrical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A process where power and biomass are converted to Fischer-Tropsch liquid fuels (PBtL) is compared to a conventional Biomass-to-Liquid (BtL) process concept. Based on detailed process models, it is demonstrated that the carbon efficiency of a conventional Biomass to Liquid process can be increased from 38 to more than 90% by adding hydrogen from renewable energy sources. This means that the amount of fuel can be increased by a factor of 2.4 with the same amount of biomass. Electrical power is applied to split water/steam at high temperature over solid oxide electrolysis cells (SOEC). This technology is selected because part of the required energy can be replaced by available heat. The required electrical power for the extra production is estimated to be 11.6 kWh per liter syncrude + (C ) 5 . By operating the SOEC iso-thermally close to 850 C the electric energy may be reduced to 9.5 kWh per liter, which is close to the energy density of jet fuel. A techno-economic analysis is performed where the total investments and operating costs are compared for the BtL and PBtL. With an electrical power price of 0.05 $/kWh and with SOEC investment cost of the 1000 $/kW(el), the levelized cost of producing

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.

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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,920

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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