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Enregistrement W3205558387 · doi:10.3390/su132011515

A Critical Overview of the State-of-the-Art Methods for Biogas Purification and Utilization Processes

2021· article· en· W3205558387 sur OpenAlexaff
M.R. Atelge, Halil Şenol, Mohammed Djaâfri, Tülin Avcı Hansu, David Krisa, A.E. Atabani, Çiğdem Eskicioğlu, Hamdi Muratçobanoğlu, Sebahattin Ünalan, Slimane Kalloum, Nuri Azbar, Hilal Kıvrak

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasAnaerobic digestionWaste managementRaw materialRenewable energyEnvironmental scienceDigestateMethaneBioenergyData scrubbingBiofuelEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biogas is one of the most attractive renewable resources due to its ability to convert waste into energy. Biogas is produced during an anaerobic digestion process from different organic waste resources with a combination of mainly CH4 (~50 mol/mol), CO2 (~15 mol/mol), and some trace gasses. The percentage of these trace gases is related to operating conditions and feedstocks. Due to the impurities of the trace gases, raw biogas has to be cleaned before use for many applications. Therefore, the cleaning, upgrading, and utilization of biogas has become an important topic that has been widely studied in recent years. In this review, raw biogas components are investigated in relation to feedstock resources. Then, using recent developments, it describes the cleaning methods that have been used to eliminate unwanted components in biogas. Additionally, the upgrading processes are systematically reviewed according to their technology, recovery range, and state of the art methods in this area, regarding obtaining biomethane from biogas. Furthermore, these upgrading methods have been comprehensively reviewed and compared with each other in terms of electricity consumption and methane losses. This comparison revealed that amine scrubbing is one the most promising methods in terms of methane losses and the energy demand of the system. In the section on biogas utilization, raw biogas and biomethane have been assessed with recently available data from the literature according to their usage areas and methods. It seems that biogas can be used as a biofuel to produce energy via CHP and fuel cells with high efficiency. Moreover, it is able to be utilized in an internal combustion engine which reduces exhaust emissions by using biofuels. Lastly, chemical production such as biomethanol, bioethanol, and higher alcohols are in the development stage for utilization of biogas and are discussed in depth. This review reveals that most biogas utilization approaches are in their early stages. The gaps that require further investigations in the field have been identified and highlighted for future research.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,322 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations102
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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