Recent Advances in Hydroliquefaction of Biomass for Bio-oil Production Using In Situ Hydrogen Donors
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid growth of energy demand and environmental concerns associated with traditional fossil fuels, renewable and sustainable energy sources have attracted intensive research attention in recent years. Biomass is considered as one of the most promising alternative energy resources due to its many advantages including abundance, renewability, carbon neutrality, and worldwide distribution. Liquefaction is an efficient thermochemical conversion route for the production of bioderived fuels and chemicals under mild reaction conditions. In addition, this process does not require energy-intensive drying as a preprocessing step of the wet biomass feedstocks. Nevertheless, subsequent hydrogenation and upgrading treatment of the bio-oil with high oxygen content are imperative for practical applications mainly for improving the calorific value of the bio-oil. The cost and safety issues of external hydrogen are main obstacles for the liquefaction-upgrading route, which can be somewhat offset by the use of in situ hydrogen. The research on in situ hydrogen generation and use for biomass liquefaction is nascent. Therefore, the latest research developments on hydroliquefaction of biomass feedstocks in the presence of various in situ hydrogen donors are reviewed in this article. Several commonly applied in situ hydrogen donors including formic acid, alcohols (isopropyl alcohol, methanol and ethanol), and zerovalent metals (zinc, aluminum, iron, etc.) are discussed in detail focusing mainly on their influence on the distribution of liquefied products and the mechanisms of hydrogen-donation/hydrogenation reactions. Moreover, future research directions toward the commercial applications of biomass liquefaction technology with in situ hydrogenation strategies are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».