Process design and techno‐economic analysis of ethyl levulinate production from carbon dioxide and 1,4‐butanediol as an alternative biofuel and fuel additive
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide capture, utilization, and storage (CCUS) is one of the promising negative emission technologies (NET). Within various CCUS routes available, CO2 conversion into fuels is one of the attractive options. Currently, most of CO2 conversion into fuels requires hydrogen, which is expensive and consume large energy to produce. Hence, a different route of producing fuel from CO2 by utilizing 1,4-butanediol as the raw material is proposed and evaluated in this study. This alternative route comprises production of levulinic acid from the reaction between CO2 and 1,4-butanediol and production of ethyl levulinate, an alternative biofuel and biofuel additive, via an esterification reaction of levulinic acid with ethanol. The process is designed and simulated according to the available data and evaluated in terms of its technical features. Because of the unavailability of reaction data for synthesis of levulinic acid from 1,4-butanediol and CO2, several assumptions were taken, which may implicate the accuracy of the studied design. This technical evaluation is followed by cost estimations and sensitivity analysis. Because of the free CO2, the profitability of the plant depends strongly on the prices of the other chemicals and the price difference between 1,4-butanediol (raw material) and ethyl levulinate (product). Monte Carlo simulation indicates that the proposed plant will always be profitable if the ethyl levulinate is slightly more expensive than the 1,4-butanediol, highlighting that the process of producing ethyl levulinate from CO2 is economically profitable. Future research should be directed towards a catalytic system that can effectively convert CO2 into levulinic acid, by-products produced from the two reaction steps, and reduce the excess ethanol used in the second reaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».