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Enregistrement W4214702558 · doi:10.1016/j.jfueco.2022.100056

Technologies for the production of renewable natural gas from organic wastes and their opportunities in existing Canadian pipelines

2022· article· en· W4214702558 sur OpenAlexaffabout
Omid Norouzi, Mohammad Heidari, Animesh Dutta

Notice bibliographique

RevueFuel Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasNatural gasRenewable natural gasRenewable energyPipeline transportWaste managementAnaerobic digestionMethanePipeline (software)EngineeringEnvironmental scienceFuel gasProcess engineeringEnvironmental engineeringMechanical engineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of all the types of renewable energy, Renewable Natural Gas (RNG) market has been more supported and developed in Canada due to the lower project cost and the existing NG pipeline infrastructure. RNG is defined as a methane-rich gas obtained through combining Anaerobic Digestion (AD) of underutilized renewable sources (organic waste streams) and upgrading technologies. Membrane separation technology is considered one of Canada's most popular upgrading technologies due to the country-old knowledge regarding gas permeation membranes widely used in the NG industry. Membrane systems are used to recover methane from biogas to a level that meets current natural gas pipeline specifications set out by gas utility companies or meets natural gas vehicle fuel standards set out by engine manufacturers. Here we review standards for gas injection into existing Canadian pipelines, commercial biogas upgrading systems in Canada, and Current biogas upgrading to RNG projects in Canada. We focus more on membrane technology and discuss the possible driving force, module, and configuration alternatives. Finally, this review comprehensively examines membrane types and advances in composite type membranes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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