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Enregistrement W4230107356 · doi:10.1039/d1ra06736b

Challenges and opportunities of hydrothermal carbonisation in the UK; case study in Chirnside

2021· article· en· W4230107356 sur OpenAlexaff
Eloise Bevan, Jile Fu, Mauro Luberti, Ying Zheng

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Waste managementEnvironmental scienceFood wasteEnergy demandBusinessEnvironmental engineeringEngineeringNatural resource economicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The latest research and development in hydrothermal carbonisation (HTC) processes are reviewed and the feasibility of application to small towns in the UK is assessed. The HTC process designed in this report is theoretically evaluated for the biodegradable municipal waste and sewage waste produced by the small town of Chirnside, in the Scottish Borders. Calculation of mass and energy balances of the process are carried out alongside the evaluation of challenges and environmental, social and economic opportunities presented. The hypothetical HTC plant is capable of processing 267.14 t per year of food waste and 105.12 t per year of faecal sludge produced by Chirnsides estimated 2250 residents in 2041. The plant would be capable of producing 99.08 t per year of hydrochar with an estimated total energy content of 540.26 MWh per year. When used in a Biomass Combined Heat and Power Plant, the hydrochar would be capable of supplying Chirnsides residents with 0.71% and 3.43% of its domestic thermal energy demand and domestic electrical energy demand in 2041, respectively. Both the expected opportunities and challenges for the application of HTC are discussed, shedding light on the associated research in regards to this sustainable technology.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,210

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeAutre devis
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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