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Enregistrement W2982816340 · doi:10.1111/gcbb.12651

Spatial distribution of usable biomass feedstock and technical bioenergy potential in China

2019· article· en· W2982816340 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

RevueGCB Bioenergy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBioenergyBiofuelBiomass (ecology)Environmental scienceEnergy cropRaw materialCellulosic ethanolNatural resource economicsEnvironmental economicsBusinessAgricultural engineeringWaste managementEngineeringEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bioenergy will play an intimate and critical role in energy supply and carbon mitigation in the future. In recent years, “customizing the development of bioenergy to local conditions” and “prioritizing distributed utilization” have been the two key principles that have been released by the Chinese government to promote the national‐ and provincial‐level development of bioenergy. While many recognize the importance of bioenergy in achieving low‐carbon transition, little is known about the high‐resolution distribution of usable biomass feedstock and technical bioenergy potential in China, which brings about uncertainties and additional challenges for creating localized utilization plans. We propose a new assessment framework that integrates crop growth models, a land suitability assessment, and the geographic information systems to address these knowledge gaps. Distributions of 11 types of usable biomass feedstock and three kinds of technical bioenergy potential are mapped out through specific transformation technologies at 1 km resolution. At the national level, the final technical biogas potential is 1.91 EJ. The technical bioethanol potential (0.04–0.96 EJ) from the energy crop can supply 0.13–3.12 times the bioethanol demand for the consumption of E10 gasoline in 2015. The technical heat potential (1.06 EJ) can meet 20% of the demand for heating in all provinces (5.38 EJ). Most of the 2020 bioenergy goals can be achieved, excluding that for bioethanol, which will need to require more cellulosic ethanol from residues. At the provincial level, Henan and Inner Mongolia have the potential to develop clean heating alternatives via the substitution of agroforestry residues for coal. The results can provide a systematic analysis of the distribution of biomass feedstocks and technical bioenergy potential in China. With economic factors taken into consideration in further research, it can also support national and provincial governments in making bioenergy development plans in an effective and timely manner.

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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,496

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,173 · 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