Production of chemicals and utilities in-house improves the environmental sustainability of phytoplankton-based biorefinery
Notice bibliographique
Résumé
Life cycle assessment was used to evaluate the environmental impacts of phytoplanktonic biofuels as possible sustainable alternatives to fossil fuels . Three scenarios were examined for converting planktonic biomass into higher-value commodities and energy streams using the alga Scenedesmus sp. and the cyanobacterium Arthrospira sp. as the species of interest. The first scenario (Sc-1) involved the production of biodiesel and glycerol from the planktonic biomass. In the second scenario (Sc-2), biodiesel and glycerol were generated from the planktonic biomass, and biogas was produced from the residual biomass. The process also involved using a catalyst derived from snail shells for biodiesel production. The third scenario (Sc-3) was similar to Sc-2 but converted CO 2 from the biogas upgrading to methanol, which was then used in synthesizing biodiesel . The results indicated that Sc-2 and Sc-3 had a reduced potential (up to 60 % less) for damaging human health compared to Sc-1. Sc-2 and Sc-3 had up to 61 % less environmental impact than Sc-1. Sc-2 and Sc-3 reduced the total cumulative exergy demand by up to 44 % compared to Sc-1. In conclusion, producing chemicals and utilities within the biorefinery could significantly improve environmental sustainability , reduce waste, and diversify revenue streams.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».