MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3126434194

Microalgae technologies and processes for biofuels/bioenergy production in British Columbia : current technology, suitability and barriers to implementation : executive summary

2009· article· en· W3126434194 sur OpenAlexaboutno aff
Adetunji Alabi, Martin Tampier, Eric Bibeau

Notice bibliographique

RevueOSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelBioenergyPhotobioreactorBiomass (ecology)Algae fuelAlgaeEnvironmental scienceFossil fuelRaw materialBiodieselWaste managementEngineeringEcologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the current state of algae technologies and research to determine the feasibility of algae cultivation in British Columbia as a bioenergy feedstock. The market analysis of energy products from algae in this study was limited to biodiesel, bioethanol and biomethane. By-products which can affect the economic potential for producing algae biomass were also considered. This report summarized the cost parameters for expected biomass yields, algae oil content, capital, labour and operational costs. There are 3 main technologies currently used to produce microalgae for bioenergy applications, notably phototrophic cultivation in open raceways; phototrophic cultivation in closed photobioreactors; and heterotrophic cultivation in closed fermenters. Although none of these processes achieve price parity with fossil fuels, the fermentation process was shown to have the lowest production cost and is considered to be the most promising method for biofuel production. It may have advantages over current start-to-ethanol pathways if algae oil can be produced with consistently high biomass productivity and oil yields. Algae harvesting is a major cost factor in bioenergy production. All three algae-based technologies reduce greenhouse gas emissions and have a positive energy balance. 204 refs., 24 tabs., 4 figs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information)Même sujetAlgal biology and biofuel productionTravaux en français237 207