Guest editorial: Biomass conversion for energy: Process intensification and economics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The symposium Biomass Conversion for Energy: Process Intensification and Economics held at the Canadian Chemical Engineering Conference 2022 corresponds to several United Nations Sustainable Development Goals (SDG): SDG7—produce more affordable and cleaner energy; SDG9—build small‐scale industrial enterprises and domestic technologies; SDG12—improve the management and efficient use of natural resources; SDG13—integrate climate change measures into national strategies. Cooking fuel remains scarce in many regions around the world as three billion people rely on polluting systems while 800 million people have no electricity. The energy density of renewable resources is low, compared to petroleum, which makes transporting bio‐feedstocks to centralized stations prohibitively expensive. Process intensification (PI) and distributed manufacturing are strategies that reduce costs and serve these markets equitably. PI reduces the size of equipment while maintaining productivity by maximizing thermal, electrical, mechanical, and catalytic driving forces. These technologies must be coupled with mass manufacturing (numbering up manufacturing rather than scaling up) to achieve economic parity with centralized power facilities. They apply to converting biomass to electricity, thermo‐processing of lignocellulosics, and producing liquid fuels, butane, and propane from flared and vented natural gas, landfill gas, and biogas, via gas‐to‐liquids 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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,015 |
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 ».