Techno‐economic and market analysis of two emerging forest biorefining technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new forest biorefining model is emerging in which high‐value materials would be produced alongside a cellulosic sugar by‐product in facilities scaled to match fiber availability in northern forests. As these emerging biorefining technologies are being developed by private entities, the economics associated with them are little known. The goal of this study is to use publicly available information to carry out an initial techno‐economic assessment for two emerging biorefining technologies: one that produces sugar and hydrolysis lignin (H‐lignin) from thermomechanical pulping (TMP) and another that produces sugar, lignosulfonate, and nanocellulose. The break‐even price for H‐lignin and nanocellulose is estimated for the respective technology and a credit is applied for cellulosic sugar and other co‐product sales based on current market value. It was found that the minimum product selling price (MPSP) for H‐lignin was within the range of high purity lignin but not enough is known about the properties of H‐lignin to determine if this is a reasonable value for prospective end uses. The estimated MPSP of nanocellulose was found to be considerably lower than for more conventional nanocellulose‐producing methods that use Kraft or dissolving pulp as a starting point. The nanocellulose produced through the second process modeled has different properties than conventional nanocellulose, which need to be further explored. Having a sense of the cost to produce these novel materials will help to direct research on viable end uses. The methodology presented, using only publicly available information, can also be replicated for other emerging technologies. © 2021 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».