Nanotechnology‐Based Alternatives for Sustainable Biofuel and Bioenergy Production
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials hold a key to overcome the challenges related to the biomass waste conversion for sustainable biofuel and bioenergy production. They act as crucial active spots to start the reaction and enhance the productivity of biofuel and bioenergy generation. Only approach to limit the usage of fossil fuels is to make biofuels more and more available and economical. Biofuels are sustainable in nature because they are less combustible and are derived from renewable resource. Research related to biofuel has shown promising results; however, there are scarce studies that have emphasized the practice of nanotechnology to improve the biofuel production process. The prime resource to generate bioenergy is biomass. Nanomaterials are found to increase the biofuel and bioenergy production from the biomass. However, there are many issues are being associated with biomass usage processes such as its pre-treatment, biomass cultivation, and enzymatic hydrolysis. This chapter discussed about the important role of nanotechnology for strengthening the efficacy of bioenergy conversion and storage. It also focuses on the elements that influence the performance of nanomaterials in biofuel manufacturing process. Additionally, this chapter will also put some light on the disadvantages and challenges of utilization of nanomaterials for biofuel and bioenergy production.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».