Conversion of Biomass to Green Gasoline: Feedstocks, Technological Advances and Commercial Scope
Notice bibliographique
Résumé
Biomass-driven energy has attracted considerable attention in recent decades as an alternative to petroleum fuel, particularly diesel and gasoline. Green gasoline production through the hydroprocessing of biomass/plant materials is one innovative approach that has brought biorefinery facilities to the forefront. Several biomass-based feedstocks, including wood chips, bagasse, vegetable oils and blends of bio-oil and petroleum oil, are being investigated for green gasoline production. Of these, vegetable oils produce kerosene and diesel-range hydrocarbons (C15–C20) along with gasoline, and the others mainly form gasoline. The aforementioned feedstocks are processed using a variety of techniques, such as gasification, pyrolysis, aqueous-phase processing, hydroprocessing, catalytic cracking and co-processing, to produce green gasoline that matches petroleum gasoline. Despite the availability of several options, only a few techniques have reached the pilot/commercial-scale level, hence a thorough understanding of the technologies involved along with their economics is needed. Biomass-based green gasoline production routes still require development and research leading to optimized conditions for handling most categories of feedstock. Conversion, operational, social and policy and regulatory challenges still exist for biomass-to-green gasoline conversion techniques. Only a few successful commercializations of biomass-to-green gasoline conversion have been proposed so far.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».