A review of Canadian wood conversion technologies for the production of fuels and chemicals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada has 347 million ha of forest cover, contributing to the potential large availability of wood‐based resources. Although Canada's forest sector contributed $23.7 billion to the national nominal gross domestic product (GDP) in 2019, the GDP contribution of the wood product manufacturing subsector shrank by 6%. To reposition the Canadian forest industry, new forest management practices and wood‐based conversion technologies should be applied. In this context, the use of woody biomass in biorefineries to produce clean energy, fuels, and chemicals is becoming increasingly significant. There is a need to understand the current status and challenges of the wood‐based biomass conversion technologies that have been and are being developed in Canada. This information will help decision‐makers in formulating and implementing forest sector‐related policies for a sustainable bioeconomy in Canada. This study is focused on a review of Canadian woody biomass conversion technologies. Our critical review identified considerable potential biomass conversion technologies specialized for woody feedstock, all in the Canadian setting. We focused on the prospects of revitalizing Canada's pulp and paper industry through the integration of pre‐treatment processes and biochemical technologies. The thermochemical conversion pathway was identified as the dominant route for woody feedstock valorization. The review also identified pathways with the potential to diversify the existing product mix that generate products from wood streams, such as chemicals and biomaterials. Most of the biochemical and thermochemical research done in institutional and multi‐institutional research collaborations from laboratory scale to industrial scale will boost the chances of the commercialization of a wood‐based biorefinery in Canada.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».