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Enregistrement W3009078446 · doi:10.2495/eq-v5-n1-35-47

Biorefinery done right

2020· article· en· W3009078446 sur OpenAlexafffund
Michael Lugo‐Pimentel, Iulian Zoltán Boboescu, Jean‐Baptiste Beigbeder, Xavier Duret, Frederik J. Wolfaardt, Thierry Ghislain, Jean‐Michel Lavoie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Production and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésWork (physics)BiorefineryPolitical scienceEngineeringMechanical engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the COP21 conference in Paris, most of the world's industrialized countries, as well as emerging markets, pledged to reduce or stabilize their greenhouse gas (GHG) emissions in light of increasing concerns regarding climate change [1].The necessity to decrease GHG emissions will have implications on the consumption patterns of different types of energies around the world.Apart from the obvious need to replace part of the increasing fossil fuel consumption in transportation (including road, rail, air and sea), there is a growing demand in other sectors as well, such as for electricity production, heating and cooling.Many opportunities are being investigated to address some of the issues related to this green energy transition, including the increased harnessing of alternative energy sources such as wind, solar, hydro, geothermal and biomass.Despite varying potential for each of the mentioned energy sources to help replace or supplement fossil fuels, only biomass currently has the potential to address most of these needs without requiring significant changes to existing energy distribution networks.For example, biomass can be burnt to generate combined heat and power, but it can also be used as a source of carbon to produce biofuels.In the latter case, biofuels such as ethanol could be blended into the existing fuel pool as well as distributed and utilized in engines without requiring significant modifications to the existing chain of distribution.This adaptiveness is not necessarily the case when considering electric vehicles (EV), although they are also of crucial importance towards collectively reducing GHG emissions.This manuscript will review the Biorefinery Done Right-concept, developed by the company RéSolve Énergie in close collaboration with the Biomass Technology Laboratory.This simple feedstock-agnostic technology allows conversion of any type of residual biomass (including but not limited to softwood bark) to three-types of biofuels.The first objective is to take advantage of the carbohydrate content in the biomass through hydrolysis of the constitutive hemicellulose and cellulose.The fermentable sugars are then converted to ethanol, achieved without any constraints, since the RéSolve process generates a hydrolysate with very low inhibitor levels.The lignin recovered from the process is essentially unmodified lignin and after washing, it is pelletized.Pellets, containing the most energetic components of the lignocellulosic biomass, can provide up to 26 GJ/tonne.Finally, the non-fermentable sugars (C5), as well as the lignin that does not comply with Grade A lignin characteristics, are predigested for utilization in a classical biomethanation system.Hence, through this approach, 100% of the carbon from the biomass is converted into commercial products, which at this point are all related to the energy market.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1950,116

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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