Eco-friendly Transformation of Waste Biomass to Biofuels
Notice bibliographique
Résumé
Background: The development of viable alternative fuel sources is assuming a new urgency in the face of climate change and environmental degradation linked to the escalating consumption of fossil fuels. Lignocellulosic biomass is composed primarily of high-energy structural components such as cellulose, hemicellulose and lignin. The transformation of lignocellulosic biomass to biofuels requires the application of both pretreatment and conversion technologies. Methods: Several pretreatment technologies (e.g. physical, chemical and biological) are used to recover cellulose, hemicellulose and lignin from biomass and begin the transformation into biofuels. This paper reviews the thermochemical (e.g. pyrolysis, gasification and liquefaction), hydrothermal (e.g. subcritical and supercritical water gasification and hydrothermal liquefaction), and biological (e.g. fermentation) conversion pathways that are used to further transform biomass feedstocks into fuel products. Results: Through several thermochemical and biological conversion technologies, lignocellulosic biomass and other organic residues can produce biofuels such as bio-oils, biochar, syngas, biohydrogen, bioethanol and biobutanol, all of which have the potential to replace hydrocarbon-based fossil fuels. Conclusions: This review paper describes the conversion technologies used in the transformation of biomass into viable biofuels. Biofuels produced from lignocellulosic biomass and organic wastes are a promising potential clean energy source with the potential to be carbon-neutral or even carbonnegative.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».