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Enregistrement W3154029194 · doi:10.1002/bbb.2218

Techno‐economic and market analysis of two emerging forest biorefining technologies

2021· article· en· W3154029194 sur OpenAlexaff
M. Jean Blair, Warren Mabee

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorefiningNanocelluloseCellulosic ethanolLigninPulp and paper industryCelluloseHemicelluloseRaw materialSugarBusinessBiochemical engineeringChemistryBiorefineryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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