An overview of biomass solid fuels: Biomass sources, processing methods, and morphological and microstructural properties
Notice bibliographique
Résumé
Biomass solid fuel (BSF) has emerged as a promising renewable energy source, but its morphological and microstructural properties are crucial in determining their physical, mechanical, and chemical characteristics. This paper provides an overview of recent research on BSF. The focus is on biomass sources, BSF processing methods, and morphological and microstructural properties, with a special emphasis on energy-related studies. Specific inclusion and exclusion criteria were established for the study to ensure relevance. The inclusion criteria encompassed studies about BSFs and studies investigating the influence of biomass sources and processing methods on the morphological and microstructural properties of solid fuels within the past five years. Various technologies for converting biomass into usable energy were discussed, including gasification, torrefaction, carbonization, hydrothermal carbonization (HTC), and pyrolysis. Each has advantages and disadvantages in energy performance, techno-economics, and climate impact. Gasification is efficient but requires high investment. Pyrolysis produces bio-oil, char, and gases based on feedstock availability. Carbonization generates low-cost biochar for solid fuels and carbon sequestration applications. Torrefaction increases energy density for co-firing with coal. HTC processes wet biomass efficiently with lower energy input. Thermal treatment affects BSF durability and strength, often leading to less durability due to voids and gaps between particles. Hydrothermal carbonization alters surface morphology, creating cavities, pores, and distinctive shapes. Slow pyrolysis generates biochar with better morphological properties, while fast pyrolysis yields biochar with lower porosity and surface area. Wood constitutes 67% of the biomass sources utilized for bioenergy generation, followed by wood residues (5%), agro-residues (4%), municipal solid wastes (3%), energy crops (3%), livestock wastes (3%), and forest residues (1%). Each source has advantages and drawbacks, such as availability, cost, environmental impact, and suitability for specific regions and energy requirements. This review is valuable for energy professionals, researchers, and policymakers interested in biomass solid fuel.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».