Life cycle assessment of priority biochemicals: A review and meta-regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
Compared to traditional petrochemicals, biochemicals have the potential to reduce greenhouse gas (GHG) emissions and energy consumption throughout their life cycle. Life cycle assessment (LCA) has been widely used to assess the potential environmental impacts of biochemicals. However, the diversity in biorefinery configurations (e.g., the choice of feedstocks, platforms, and conversion processes) and LCA modeling assumptions (e.g., functional units, system boundary, and allocation methods) all affect the estimated environmental impact results of biochemicals, leading to large uncertainties in understanding their environmental benefits. Our research provides a comprehensive review of the current refinery routes and their associated climate change impacts for 17 priority biochemicals from published LCA studies. We collected their Global Warming Potential (GWP) results and employed a system harmonization approach to minimize variations in LCA modeling assumptions. The results showed that most biochemicals exhibited lower GWP results compared to their petrochemical counterparts, mainly due to the carbon sequestration credit through biomass growth and reduced GHG emissions during the chemical manufacturing processes. In addition, our meta-regression analysis showed that the variation in biorefinery feedstock types was the primary contributor to the variability in biochemical GWP results.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».