MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390266284 · doi:10.3390/reactions5010001

A Critical Review of the Sustainable Production and Application of Methanol as a Biochemical and Bioenergy Carrier

2023· review· en· W4390266284 sur OpenAlexafffund
Arash Yahyazadeh, Sonil Nanda, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueReactions · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiomass (ecology)BiofuelRaw materialBioenergyRenewable energyEnvironmental scienceMethanolWaste managementRenewable fuelsFlammabilityEnvironmentally friendlySustainabilityPulp and paper industryBiochemical engineeringEngineeringChemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing interest in the production of biofuels and biochemicals from renewable biomass. Biomass in the form of woody and agricultural residues, municipal solid waste and other organic refuse is becoming popular as a feedstock for biofuel and biochemical production through thermochemical and biological routes. Methanol, a widely used industrial chemical, also has clean fuel properties due to its high-octane number, low flammability, low emissions and high engine performance. This paper performs a comprehensive review of different thermochemical and biological processes able to sustainably convert waste biomass to methanol. This article also evaluates the techno-economic assessment and lifecycle analysis of different processes used for methanol production. The article discusses the effects of process parameters and biomass properties on methanol production and utilization. Finally, the article concludes with recommendations on the eco-friendly aspects of methanol for use as a clean fuel and chemical derived from renewable organic bioresources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReactionsMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207