Analysis of biomass as a feedstock in a chemical looping‐based polygeneration process for <scp>CO<sub>2</sub></scp> valorization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract From the viewpoint of circular economy, the utilization of biomass as a preferred feedstock for power generation with carbon capture has become prevalent. Biomass utilization leads to a carbon‐neutral balance by leveraging its inherent carbon that was absorbed from the atmosphere. While chemical looping combustion (CLC) is a promising carbon capture technology for solid fuels such as coal, this paper further explores the feasibility of using biomass in CLC along with valorization of CO 2 to valuable chemicals. A polygeneration approach utilizing biomass has been proposed to produce power and value‐added chemicals (methanol and dimethyl ether [DME]), thus yielding an integrated CO 2 capture and utilization system. Biomass has a significant amount of oxygen and a higher H:C ratio than conventional fuels like coal. The effect of the same has been analyzed by assessing biomass as a feedstock in the proposed process and evaluating the effect of higher oxygen content towards the objective of CO 2 valorization relative to that of coal. Furthermore, a comparative discussion of the suitability of biomass compared to coal from a valorization perspective has been presented. Detailed techno‐feasibility analysis on the schemes and optimization studies to maximize the performance of the system in terms of energetics, CO 2 mitigation, and profitability has been conducted. From the analysis, it has been identified that the utilization of biomass as a feedstock in CLC‐based processes results in higher chemical production rates and higher profits with lesser CO 2 emissions than coal. The above analysis and evaluation has been carried out through simulations using Aspen Plus® software.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».