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Enregistrement W2914670055 · doi:10.1002/bbb.1974

Potential synergies of drop‐in biofuel production with further co‐processing at oil refineries

2019· article· en· W2914670055 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

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelHydrothermal liquefactionOil refineryAviation biofuelRefineryEnvironmental sciencePetroleumWaste managementBiomass (ecology)TonnePulp and paper industryBioenergyChemistryEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drop‐in biofuels have been defined as functionally equivalent to petroleum‐based transportation fuels and are fully compatible with the existing petroleum infrastructure. They will be essential in sectors such as aviation if we are to achieve emission reduction and climate mitigation goals. Currently, ‘conventional’ drop‐in biofuels, which are primarily based on upgrading of lipids / oleochemicals, are the only significant source of commercial volumes of drop‐in biofuels. However, the necessary increased, future volumes will likely come from ‘advanced’ drop‐in biofuels based on biomass feedstocks such as forest and agriculture residues. Biocrudes / bio‐oils produced from lignocellulosic feedstocks using thermochemical technologies such as gasification, pyrolysis, and hydrothermal liquefaction need to be further upgraded to drop‐in biofuels. However, advanced drop‐in biofuels have been slow to reach commercial maturity due to significant technical challenges, high capital costs, and the challenge of generally lower oil prices. It is likely that the co‐processing of drop‐in biofuels with conventional petroleum refining could considerably reduce capital costs. Initially, co‐processing is likely to be established through the upgrading of conventional / oleochemical feedstocks (lipids). Lipids are readily available in large volumes (global production in 2017 was ~185 million metric tonnes) and can be more easily integrated into oil‐refinery processes. In contrast, lignocellulose‐derived biocrudes / bio‐oils are not yet available in significant volumes and are more complex to co‐process in a refinery. The likely strategies for co‐processing of oleochemicals (lipids) and bio‐oil and biocrude feedstocks based on different insertion points within the refinery infrastructure are discussed. © 2019 The Authors. Biofuels, Bioproducts and Biorefining published by Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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