Valorization of lignocellulosic biomass forest residues in quebec via the integrated hydropyrolysis and hydroconversion (IH2) technology: A review
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulosic biomass residues from Quebec's forests, such as branches and logging residues, can be thermochemically converted into hydrocarbons-rich renewable fuels, offering a sustainable alternative to fossil oil in transportation. Integrated Hydropyrolysis and Hydroconversion (IH 2 ) has emerged as a promising biorefinery technology for transforming diverse biomass feedstocks into bio-oil with properties akin to petroleum, achieving approximately 45 % carbon conversion and 27 wt% bio-oil yield. Optimal conditions for catalytic fast hydropyrolysis (CFHP) include temperatures of 400–450 °C, hydrogen pressures of 20–30 bar, and biomass heating rates of 100–500 °C/min. For the catalytic hydroconversion (CHC) stage, lower temperatures of 250–400 °C with similar hydrogen pressures are beneficial. To enhance bio-oil quality and yield, feed particle sizes below 1 mm are recommended for enhanced heat transfer. While clean hydrogen for IH 2 could be produced from electrolysis and biomass, an alternative co-CFHP process using hydrogen-rich bio-based solvents, UEO, and waste plastics can mitigate the need for external hydrogen, high pressures, and complex setups. This can be operated with or without an optional hydrotreatment stage based on required product specifications. The results highlight some potential catalyst alternatives to TMS like TMO, TMP, TMN , and TMC that could improve deoxygenation efficiency and reduce associated challenges. Carbonaceous supports like biochars can replace conventional Al 2 O 3 and achieve better performance w.r.t coking, surface functionalities, metal dispersibility, and sensitivity to deoxygenation by-products. Additionally, fluidized bed reactors are suggested for their scalability and effectiveness in facilitating consistent reactions. Overall, this study underscores the viability of IH 2 and identifies critical areas for further research to achieve demonstration-scale feasibility.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».