Novel techniques in bio‐oil production through catalytic pyrolysis of waste biomass: Effective parameters, innovations, and techno‐economic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing demand for sustainable energy sources has driven significant advancements in the field of bio‐oil production. This article scrutinizes catalytic pyrolysis for its ability to improve bio‐oil characteristics through the use of catalysts and optimization of process conditions. Critical parameters such as reaction temperature, heating rate, biomass feedstock, and catalyst type are analyzed for their influence on bio‐oil properties. Innovations in catalyst design, including the development of hierarchical zeolites, metal oxides, and bifunctional catalysts, are explored for their efficacy in deoxygenation, minimizing coke formation, and stabilizing bio‐oil. Additionally, advanced techniques like catalytic plasma pyrolysis and co‐pyrolysis with diverse feedstocks are investigated to further enhance bio‐oil quality. The techno‐economic analysis is conducted to assess the feasibility of these novel techniques, considering fixed and variable costs, and the market potential of the produced bio‐oil. This analysis aims to provide a holistic perspective on the economic viability and scalability of catalytic pyrolysis for bio‐oil production. This research contributes to the very recent advancement of bio‐oil production technologies, offering insights into optimizing process parameters and catalyst innovations. The findings facilitate more efficient and economically viable bio‐oil production methods, supporting the transition to renewable energy sources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».