A techno-economic assessment of biomethane and bioethanol production from crude glycerol through integrated hydrothermal gasification, syngas fermentation and biomethanation
Notice bibliographique
Résumé
Bioethanol is widely perceived as a clean fuel that can be used directly as automobile fuel or blended with petrol without engine modification. Similarly, biomethane can be used as an environmentally friendly substitute to natural gas for diverse applications such as transportation, heating, and electricity generation. Recently, there has been a growing interest in the cost-effective and sustainable production of both these biofuels. The present study reveals a conceptual design for biomethane and bioethanol production from crude glycerol obtained from the biodiesel industry. The techno-economic feasibility of three different scenarios was assessed. Scenario 1 is based on bioethanol production by coupling hydrothermal gasification and syngas fermentation. Scenario 2 consists of hydrothermal gasification, syngas fermentation, and CO2 capture unit. In scenario 3, biomethanation and electrolytic unit were added to scenario 2 to convert CO2 to biomethane. The energy efficiency of the scenarios examined ranges from 30.2% to 35.1%. Scenario 3 had the highest energy efficiency of 35.1%. Moreover, the minimum selling price of bioethanol declined in the following order: scenario 2 (USD $1.4 per liter) > scenario 1 (USD $1.32 per liter) > scenario 3 (USD $0.31 per liter). The discounted cash flow analysis results indicated that scenario 3 is the most profitable because of its non-discounted net present value of USD $34.9 million compared to the other case studies. Sensitivity analysis reveals that electricity and glycerol cost had the most effect on the minimum selling price of bioethanol.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».