A Review of the Design and Performance of Catalysts for Hydrothermal Gasification of Biomass to Produce Hydrogen-Rich Gas Fuel
Notice bibliographique
Résumé
Supercritical water gasification has emerged as a promising technology to sustainably convert waste residues into clean gaseous fuels rich in combustible gases such as hydrogen and methane. The composition and yield of gases from hydrothermal gasification depend on process conditions such as temperature, pressure, reaction time, feedstock concentration, and reactor geometry. However, catalysts also play a vital role in enhancing the gasification reactions and selectively altering the composition of gas products. Catalysts can also enhance hydrothermal reforming and cracking of biomass to achieve desired gas yields at moderate temperatures, thereby reducing the energy input of the hydrothermal gasification process. However, due to the complex hydrodynamics of supercritical water, the literature is limited regarding the synthesis, application, and performance of catalysts used in hydrothermal gasification. Hence, this review provides a detailed discussion of different heterogeneous catalysts (e.g., metal oxides and transition metals), homogeneous catalysts (e.g., hydroxides and carbonates), and novel carbonaceous catalysts deployed in hydrothermal gasification. The article also summarizes the advantages, disadvantages, and performance of these catalysts in accelerating specific reactions during hydrothermal gasification of biomass, such as water-gas shift, methanation, hydrogenation, reforming, hydrolysis, cracking, bond cleavage, and depolymerization. Different reaction mechanisms involving a variety of catalysts during the hydrothermal gasification of biomass are outlined. The article also highlights recent advancements with recommendations for catalytic supercritical water gasification of biomass and its model compounds, and it evaluates process viability and feasibility for commercialization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».