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Enregistrement W4389351810 · doi:10.59717/j.xinn-mater.2023.100039

A sustainable pathway towards methane-assisted biorefineries

2023· article· en· W4389351810 sur OpenAlexaff
Avinash Alagumalai, Hua Song

Notice bibliographique

RevueThe Innovation Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)SustainabilityRenewable energyMethaneEnvironmental scienceRenewable resourceBusinessCapital costFossil fuelBiofuelEnvironmental economicsWaste managementBiochemical engineeringNatural resource economicsEngineeringChemistryEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Unlocking methane's potential in biomass valorization offers a game-changing approach to sustainable and economically viable biofuel and high-value chemical production. By leveraging methane as a hydrogen donor, it reduces the capital and operational costs associated with expensive hydrogen gas, making the process highly competitive. Moreover, methane's active role in catalytic biomass upgrading improves fuel quality and selectively yields valuable chemicals, surpassing traditional methods in cost-effectiveness and environmental benefits. This transformative pathway leads us to greener, large-scale biorefineries, paving the way for a more sustainable and resource-efficient energy future, where methane becomes a driving force in our quest for environmental sustainability and economic viability. This perspective explores the role of methane in renewable fuel and aromatic chemicals production from biomass and organic waste by highlighting challenges and outlining a roadmap towards large-scale biorefineries.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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