Sustainability of gasification-based cogeneration with agri-food residues and heat recovery technologies: Techno-economic and life cycle analyses
Notice bibliographique
Résumé
The valorization of agri-food waste through biomass gasification integrated with heat recovery technologies is a promising option for sustainable renewable energy. Comprehensive evaluation of such energy systems requires both life cycle assessments (LCAs) and techno-economic analyses (TEAs). This study investigates the potential of three agri-food residues—almond hulls, exhausted olive pomace (EOP), and date palm fronds (DP)—as biomass fuels for gasification from a sustainability standpoint. Two configurations for combined production of electricity and heat in the form of hot water are evaluated: one using a cleaning and cooling unit coupled to an internal combustion engine (ICE), and another using an externally fired gas turbine combined with an organic Rankine cycle bottoming unit (EFGT_ORC). Results reveal that the EFGT_ORC cogeneration system consistently requires lower biomass input than the ICE cogeneration unit, with DP fronds demanding the highest biomass input in the ICE configuration at 36 g/s, followed by almond hulls at 32 g/s, and EOP at 28 g/s. ICE cogeneration contributes to higher climate change environmental impact, with emissions around 2.95 × 10 −2 kg CO 2 eq. for all fuels. In terms of human health, DP fronds have a greater impact in EFGT_ORC cogeneration than in ICE. Almond hulls exhibit slightly better economic performance compared to EOP and DP fronds. However, regardless of the biomass fuel, biomass and electricity price variations significantly affect system sustainability. The ICE system offers faster returns on investment, but is more vulnerable to increasing biomass prices, whereas the EFGT-ORC system demonstrates more resilience to biomass price fluctuations. • Assessment of almond hulls, exhausted olive pomace, and date palm fronds as gasification fuels. • Gasification-based ICE vs. EFGT-ORC cogeneration: EFGT_ORC requires less biomass input. • LCAs show EFGT_ORC cogeneration has higher environmental impacts than ICE, especially for DP fuel. • ICE cogeneration favored in technoeconomic analysis, with almond hulls performing best economically. • Biomass, electricity, and heat prices significantly affect cogeneration financial metrics, especially for EOP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».