Technical and economic assessment of bio-syngas production from biomass and its application in natural gas pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomass frequently constrains its widespread application due to its low economic efficiency. In this project, a new approach of biomass application was explored to reduce bio-syngas production cost. A model for the bio-syngas production from biomass gasification and bio-syngas purification (Selexol and water scrubbing) were studied. Based on the simulation results, we assessed the feasibility and viability of the project. Preliminary results showed that the bio-syngas production cost with Selexol (2.15 $/Nm3) is even higher than biomass used in power generation systems (equal to 1.58–2.21 $/Nm3). However, water scrubber was used as bio-syngas purification, the capital investment cost and bio-syngas production cost (1.34 $/Nm3) was significantly reduced. A sensitivity analysis was conducted on the bio-syngas price, which could be further reduced by various factors: biomass price, carbon taxes, and carbon credits. We assumed that bio-syngas was applied to natural gas pipeline, our analysis showed that the application of bio-syngas (2–10% content) to natural gas had little impact on natural gas properties: combustion value and price. The technology of water scrubber makes the applications of biomass-based fuels competitive.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».