Potential yields and emission reductions of biojet fuels produced via hydrotreatment of biocrudes produced through direct thermochemical liquefaction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The hydrotreatment of oleochemical/lipid feedstocks is currently the only technology that provides significant volumes (millions of litres per year) of "conventional" biojet/sustainable aviation fuels (SAF). However, if biojet fuels are to be produced in sustainably sourced volumes (billions of litres per year) at a price comparable with fossil jet fuel, biomass-derived "advanced" biojet fuels will be needed. Three direct thermochemical liquefaction technologies, fast pyrolysis, catalytic fast pyrolysis and hydrothermal liquefaction were assessed for their potential to produce "biocrudes" which were subsequently upgraded to drop-in biofuels by either dedicated hydrotreatment or co-processed hydrotreatment. RESULTS: A significant biojet fraction (between 20.8 and 36.6% of total upgraded fuel volume) was produced by all of the processes. When the fractions were assessed against general ASTM D7566 specifications they showed significant compliance, despite a lack of optimization in any of the process steps. When the life cycle analysis GHGenius model was used to assess the carbon intensity of the various products, significant emission reductions (up to 74%) could be achieved. CONCLUSIONS: It was apparent that the production of biojet fuels based on direct thermochemical liquefaction of biocrudes, followed by hydrotreating, has considerable potential.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».