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Enregistrement W4294162691 · doi:10.3390/en15176352

A Review of Thermochemical Conversion of Waste Biomass to Biofuels

2022· review· en· W4294162691 sur OpenAlexafffund
Shivangi Jha, Sonil Nanda, Bishnu Acharya, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaBioFuelNet Canada
Mots-clésBiofuelBiomass (ecology)BiocharWaste managementRaw materialFossil fuelBiodieselBioenergyTorrefactionRenewable energyCommercializationEnvironmental scienceRenewable fuelsCombustionLignocellulosic biomassRenewable resourcePyrolysisEngineeringBusinessChemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofuels are sustainable alternatives to fossil fuels because of their renewable and low-cost raw materials, environmentally friendly conversion technologies and low emissions upon combustion. In addition, biofuels can also be upgraded to enhance their fuel properties for wide applicability in power infrastructures. Biofuels can be produced from a wide variety of biomasses through thermochemical and biological conversion processes. This article provides insights into the fundamental and applied concepts of thermochemical conversion methods such as torrefaction, pyrolysis, liquefaction, gasification and transesterification. It is important to understand the physicochemical attributes of biomass resources to ascertain their potential for biofuel production. Hence, the composition and properties of different biomass resources such as lignocellulosic feedstocks, oilseed crops, municipal solid waste, food waste and animal manure have been discussed. The properties of different biofuels such as biochar, bio-oil, bio-crude oil, syngas and biodiesel have been described. The article concludes with an analysis of the strength, weaknesses, opportunities and threats of the thermochemical conversion technologies to understand their scale-up applications and commercialization.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations227
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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