A critical review of sustianable refuse-derived fuel production in waste processing facility
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Notice bibliographique
Résumé
• Valorizing waste into RDF is key for effective energy from waste applications. • Critical review of RDF-EfW projects based on SLR and scientometric methodology. • Strategic, tactical and operational level decisions in MRF impact RDF quality. • Novel computer vision techniques in waste characterization for RDF production. • Application of risk epistemology in Public-Private Partnerships for EfW projects. Transformation of municipal solid waste into refuse-derived fuel (RDF) offers a promising solution for waste-to-energy conversion. In this context, a systematic literature review and scientometric analysis is conducted showing refinements in RDF application for energy-from-waste (EfW) initiatives, forging a comprehensive approach to sustainable waste management. Key aspects of EfW projects using RDF are examined, focusing on methodologies for calorific value estimation, waste characterization, quality assessment, and public–private partnerships (PPPs). Emphasis is placed on the necessity of accurate energy potential measurement and advanced characterization techniques, including computer vision, for effective waste sorting and analysis. Quality assessments of RDF are highlighted for their impact on decisions within the biomass fuel supply chain, emphasizing the importance of optimizing energy recovery. PPP’s are identified as key to successful execution of EfW projects, with their roles, trends, and risk modeling crucial for fostering effective collaboration between public and private sectors. The study concludes by identifying research gaps, such as the deficiency of new frameworks to support technical assessments of waste processing facilities for strategic, tactical, and operational improvements. Additionally, RDF applications in EfW are limited because of inconsistent waste sorting, deviation from specifications and environmental regulations. This approach aims to enhance sustainable waste management and energy recovery, guiding future research and implementation in the field.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle