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Enregistrement W4320919775 · doi:10.3390/en16041914

Technoeconomic Feasibility of Bioenergy Production from Wood Sawdust

2023· article· en· W4320919775 sur OpenAlexaff
Peyman Alizadeh, Lope G. Tabil, Edmund Mupondwa, Xue Li, Duncan Cree

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSawdustBioenergyTorrefactionPelletsFurfuralPulp and paper industryBiorefineryRaw materialEnvironmental scienceWaste managementPayback periodPelletizingNet present valueHeat of combustionRenewable energyInternal rate of returnPelletBiomass (ecology)BiofuelProduction (economics)EngineeringChemistryMaterials sciencePyrolysisAgronomyComposite materialEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the technoeconomic feasibility of bioenergy production from sawdust under four different case scenarios is simulated and compared. These scenarios include: (1) heat and electricity generation from raw sawdust; (2) pellet production from sawdust; (3) and (4) integrated biorefinery approach for the simultaneous manufacturing of multiple products (steam-exploded and torrefied pellets) and co-products (furfural, hydroxy methyl furfural (HMF), acetic acid), along with heat and electricity generation. Economic assessments such as cost analysis, payback time (PBT), net present value (NPV) and internal rate of return (IRR) were determined for these scenarios. The results showed that the approach of producing torrefied pellets, furfural, and acetic acid, along with co-generated heat and electricity, in terms of multiproducts and profitability (NPV (at 7%): USD 38.29 M) was preferable over other alternatives. In terms of simplified technology and other economic indices (PBT: 2.49 year, IRR: 51.33%, and return on investment (ROI): 40.1%), the scenario for producing pellets from wood sawdust was more promising than others. If plant capacity was not a limiting factor, the optimal size for the combined heat and power (CHP) plant was between 250–300 kt for the main product. Additionally, untreated and treated pellet plants equipped with CHP had an optimal size of 150–200 kt of wood pellets per year.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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