Pyrolysis of waste oils for biofuel production: An economic and life cycle assessment
Notice bibliographique
Résumé
Waste oil treatment and the burning of fossil fuels are causing environmental problems, thus using waste oils as pyrolysis feedstock to produce high-grade biofuels is receiving a lot of attention. Higher hydrogen and volatile matter contents of waste oils make them an optimal raw material for biofuel production. Conversely, attaining satisfactory effects employing traditional disposal methods such as gasification, solvent extraction, transesterification, membrane technology, and hydro-treating is strenuous. Clean and secure pyrolysis technology can help overcome the present dilemma. Biofuels obtained by the traditional waste oil pyrolysis methods can replace fossil fuel as it has been proven to have a high yield and higher heating value (HHV); however, they contain a high acid value. Nevertheless, treating with metal, zeolites, and other bi-functional catalysts helps decrease the acid value. Energy and time can be effectively saved with improved bio-oil yield and quality by co-pyrolysis with plastic waste. A comprehensive assessment of biofuel production via conventional and progressive pyrolysis of waste oils has been investigated. The current evaluation defines the technical and economical routine for bio-oil production from numerous biomass through pyrolysis. Analyzing the bio-oil production cost is one of the crucial components in determining the market affinity of different alternative biofuels. Bio-oil can be made through biomass pyrolysis using an energy integration approach smoothly. The Life cycle assessment (LCA) of waste oil with co-feeds was also discussed in-depth. The conclusions gained using the following study might influence the research on the bio-oil industry targeted at commercializing the product.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».