Comparison of pretreatment methods that enhance biomethane production from crop residues - a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
A systematic literature review was conducted to compare the efficacy of biological, chemical, physical, and combined pretreatments in enhancing biomethane production from crop residues (CR). Three electronic databases viz., Science Direct, EBSCOhost, and PubMed were used to identify the studies in literature. The pretreatment methods were compared in terms of their advantages and disadvantages with reference to techno-economic aspects. The techno-economic aspects considered included rate of hydrolysis, energy use, effectiveness, cost, and formation of toxic compounds. A total of 3167 studies, covering the period 2014 - 2018, were screened for relevance to the study. Forty-four records (n=44) consisting of 36 research papers (n=36) and eight narrative reviews (n=8) met the inclusion criteria. The results show that physical and chemical methods are the most effective and fastest. These methods have limited utility due to high cost of resources, operation, and energy as well as formation of inhibitory by-products. Despite generation of toxic compounds, combined methods are regarded as fast and costeffective. Biological method is inexpensive, eco-friendly, and low energy-consuming. However, it is a nascent technology that is still developing. A combination of trends in research and development provide the best pretreatment alternative to improve the biomethane production from CR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».