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Enregistrement W2978782485 · doi:10.1002/ente.201900828

A Comparative Technoeconomic Analysis of Algal Thermochemical Conversion Technologies for Diluent Production

2019· article· en· W2978782485 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnergy Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésDiluentRaw materialPyrolysisBiomass (ecology)Hydrothermal liquefactionPulp and paper industryWaste managementEnvironmental scienceRenewable energyLiquefactionYield (engineering)ChemistryBiofuelMaterials scienceEngineeringNuclear chemistryOrganic chemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microalgae offer desirable attributes as a renewable feedstock. Herein, a technoeconomic assessment of using microalgae to produce chemicals (diluent) for bitumen transport is conducted. Two thermochemical technologies, hydrothermal liquefaction (HTL) and fast pyrolysis, are analyzed for a plant of 2000 dry t day −1 . A detailed process model is developed for the two thermochemical conversion technologies and used to perform a data‐intensive technoeconomic assessment to estimate diluent cost using biomass. The product values of diluents from HTL and pyrolysis are 1.60 ± 0.09 and 1.69 ± 0.11 $ L −1 , respectively. The sensitivity analysis indicates that product yield has the highest impact on product value, followed by the biomass cost. The effect of using industrial carbon dioxide in a situation where the producer pays to the algae conversion plant to avoid paying a carbon levy is assessed. For HTL and fast pyrolysis, diluent cost falls to 1.06 and 1.16 $ L −1 , respectively, when carbon tax increases to 40 $ t −1 . Herein, insights into the technoeconomic feasibility of producing chemicals from algal‐based thermochemical technologies are offered.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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