Life cycle GHG emissions and economic viability of two levulinic acid production processes from biomass: A case study of Japan and Canada
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated CO 2 equivalent (CO 2 eq) greenhouse gas (GHG) emissions and minimum selling price of levulinic acid (LA) produced in two biomass-waste-based processes: the AlCl 3 /choline chloride (ChCl) process, and the formic acid (FA) process, with catalysts recycling. Six scenarios were synthesized to compare the performances of the two processes in Japan and Canada. In the AlCl 3 /ChCl process, the total GHG emission was 11.35–11.56 kg-CO 2 eq/kg-LA and those from the energy input to the pretreatment and ChCl production were 5.22 and 3.90 kg-CO 2 eq/kg-LA, respectively. In the FA process, the total GHG emission was 9.46–9.68 and 22.29–22.51 kg-CO 2 eq/kg-LA for 60 wt% and 80 wt% FA, respectively. The operational emissions for makeup FA input were 7.65 and 20.80 kg-CO 2 eq/kg-LA (60 wt% and 80 wt%, respectively), which accounted for more than 80% in all scenarios. The optimization of the product purge volume, FA concentration in the pretreatment, and FA production using biomass and/or renewable energy are critical parameters to reduce overall environmental impacts of the processes. The liquid content of the solid residue (moisture, water soluble organic matters, and catalyst) had insignificant influences on the GHG emission and minimum selling price. In the FA process, combustion of solid residue can compensate the GHG emissions from the reaction and separation units. • Life-cycle assessment of levulinic acid (LA) production processes was conducted. • AlCl 3 /Choline Chloride or formic acid catalysts were used for LA production. • Operational CO 2 eq emissions of makeup catalysts is dominantly high. • Optimization of product purge volume is important to reduce total CO 2 eq emissions. • Combustion of solid residues can greatly reduce the net CO 2 eq emission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».