High-value utilization of agricultural residues based on component characteristics: Potentiality and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural residues (ARs) mainly consist of lignocellulose materials, such as crop straws and by-products from agricultural processing, with a global annual output exceeding 1.9 billion tons. Currently, effective waste management and resource utilization have garnered significant attention. Over the past decades, the results of numerous studies have shown that the use of ARs to produce organic fertilizers, biofuels, and new bio-based materials is an effective strategy for mitigating the global energy crisis and environmental degradation. Pretreatment technology has become a major focus of value-added transformation due to the heterogeneity and complexity of AR. However, most studies mainly concentrated on innovations in pretreatment technology and product quality, with few systematically addressing the comprehensive framework that encompasses composition analysis, pretreatment, transformation path, and energy assessment. This paper reviews the value-added conversion system of AR and analyzes its composition characteristics and pretreatment technologies. It provides a forward-looking perspective and an overview of technological advancement in diverse value-added pathways, such as physical utilization, thermochemical conversion, and biological fermentation. Additionally, it comprehensively evaluates energy consumption and environmental impacts across different conversion methods, addressing a significant gap in systematic evaluation in this field. This study identified key research trends by analyzing 8 641 high-quality articles using VOSviewer software based on Web of Science data from the past decade. The focus has progressively shifted from pretreatment technologies, including “steam explosion”, “microwave” and “enzymatic hydrolysis” to primary products, such as “bioethanol” and “biogas” toward evaluating higher echelon of economic and environmental benefit, including “circular economy”, “carbon emission” and “sustainability”. In addition, this review directly addresses current research challenges, such as technical limitations, cost-benefit analysis, and standardization of environmental impact assessment. It also offers constructive suggestions for future research to enhance the efficiency, environmental friendliness, and sustainability of the value-added transformation of AR.
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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 ».