Sugarcane bagasse valorization to xylitol: Techno‐economic and life cycle assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A detailed techno‐economic analysis and life cycle assessment (LCA) of a novel bio‐refinery that produces xylitol from sugarcane bagasse are provided. The proposed process includes dilute acid pretreatment in pressurized conditions followed by fermentation (upstream section). The fermentation broth is then sent for separation and purification to the downstream section. Calculations are performed for a plant with 4 t/h of dry bagasse throughput. With a fermentation yield of 0.54 g xylitol per g of xylose, the plant produced 437.4 kg/h of xylitol. Upstream data are adapted from experimental studies, while ASPEN PLUS ® flowsheet simulation is used to obtain data for the downstream section. The xylitol production facility is assumed to be annexed to an existing sugar mill in India. The total utility requirement in the process is reduced using heat integration strategies. Cradle‐to‐gate scope is considered for the LCA and 1 kg of xylitol is taken as the functional unit. The product cost of xylitol is calculated to be 230 INR/kg (US$3.17/kg). For a 4 year payback period, the selling price of xylitol must be 450 INR/kg (US$6.2/kg). The fermentation and pretreatment sections are the major components of the product cost. The LCA results show that the life cycle greenhouse gas emissions are 2.759 kg CO 2 eq. per kg xylitol. The electricity requirement within the plant is identified as the major source of greenhouse gas emissions, and reduction of fermentation duration is identified as a key factor. The results identify opportunities to improve the process from an economic as well as an environmental standpoint. © 2022 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».