Development of cost models of algae production in a cold climate using different production systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research into the potential use of microalgae to produce biofuels is receiving significant attention. In the cold climates of countries like Canada, algae cultivation in open raceway pond (ORP) systems is limited to a short period of the year when pond surface water temperatures and ambient light conditions enable optimal culture growth. In this study we develop techno‐economic assessment models to predict, evaluate, and compare the techno‐economic results from three autotrophic algae cultivation scenarios to produce algae biomass. The first is a modeled ORP site located in the southern USA, which has a minimum biomass selling price (MBSP) for algae of $541 tonne −1 (T −1 ). The second scenario models an identical ORP system co‐located at a site near Fort Saskatchewan, a northern city in the province of Alberta, Canada. The resulting MBSP is $1288 T −1 . A third scenario models a photobioreactor (PBR) cultivation system co‐located at the same northern Alberta site and shows algae production with an MBSP of $550 T −1 . Each system is scaled to produce 2000 T day −1 ash‐free dry weight (AFDE) algae biomass. The study concludes that PBR systems deployed at this scale have the potential to reduce production costs significantly ($ T −1 ) compared to similarly sited ORP systems in Canada, despite climatic factors and high initial capital costs associated with PBR construction. Furthermore, the modeled PBR system required 0.3% of the water required by the ORP cultivation platforms (153 × 10 3 versus 59 527 × 10 3 m 3 ) and 0.04% of the land (32 versus. 82 038 ha). © 2019 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle