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Enregistrement W4401822293 · doi:10.1049/pbpo251e_ch9

Recent advances in biofuels production: industrial applications

2024· book-chapter· en· W4401822293 sur OpenAlexaff
Kang Kang, Sophia Quan He, Yulin Hu

Notice bibliographique

RevueInstitution of Engineering and Technology eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandDalhousie UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelProduction (economics)Environmental scienceBiochemical engineeringEngineeringEconomicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofuels, bioenergy, and biomaterials play an important role in the global transition to green energy and sustainable materials. This chapter provides a brief overview and update on recent advancements in biofuel production through various biomass conversion technologies, emphasizing their industrial applications. It explores both thermochemical and biological pathways, addressing the high potential of biomass as a renewable energy source that can enhance energy security, reduce reliance on fossil fuels, and mitigate environmental impacts. The discussion includes detailed examinations of combustion, torrefaction, pyrolysis, and gasification processes, along with their advantages and challenges, particularly in low-income communities. The chapter also reviews studies on anaerobic digestion and its role in biofuel production. Through this comprehensive analysis, the chapter aims to contribute to a sustainable and decarbonized economy by providing insights into the production and application of biofuels across different industries.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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