Catalytic routes for upgrading pyrolysis oil derived from biomass
Notice bibliographique
Résumé
The modern energy industry faces the challenge of reducing its carbon footprint, mainly due to fossil fuel use, while satisfying the continuously increasing demand for fuels, electricity, and chemicals. Biomass is one of the six ways to produce renewable energy. It can provide all energy types and become our primary source of chemicals and materials. While energy can also be derived from the other five renewable sources (hydro, solar, wind, ocean, and geothermal), biomass is the only renewable energy source that is further a renewable carbon source. It can potentially complement the production of all C-based raw materials, which are the building blocks of our chemical and biochemical industry. Among the various biomass-conversion technology platforms, ‘pyrolysis’ is one of the most promising to produce bioenergy and biomaterials, particularly bio-oil. The usefulness of bio-oil in transportation is restricted by its high oxygen concentration. This review summarises the recent progress in catalytically upgrading pyrolysis bio-oils to biofuels and chemicals. The first part of this chapter is on the pyrolysis process itself; it focuses on fast pyrolysis and the resulting bio-oil due to the consensus about this technology’s superiority. The second part of this chapter provides an overview of the bio-oil upgrading routes. A comprehensive collection of the results on the type of catalysts used in such processes and their relevant functions are provided. Finally, this chapter closes with a discussion of the challenges and limitations of the bio-oil upgrading processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».