Unveiling the potentials of biohydrogen as an alternative energy source: Strategies, challenges and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Bio-hydrogen emerges as an environmentally friendly energy carrier, promising to diminish our reliance on fossil fuels. Employing biological approaches for hydrogen production aids in the dual objectives of waste management and energy generation. The economic viability of producing renewable bio-hydrogen from waste biomass is considerable, though the realization of extensive industrial-scale production remains an ongoing aspiration. This review underscores present viewpoints on the generation of bio-hydrogen as an alternative energy reservoir. The facilitation of bio-hydrogen production encompasses techniques like photolysis, fermentation, and electrochemical processes. To augment bio-hydrogen production, optimizing various influential production factors is imperative. Employing bioreactors with tailored designs and configurations can significantly enhance productivity. The incorporation of hybrid and novel strategies to bolster bio-hydrogen production, is recognized as a sturdy strategy. This comprehensive review highlights that biological methods, particularly photo and dark fermentation using various microorganisms, are the most prominent and promising techniques for sustainable bio-hydrogen production. While advancements in bioreactor design, genetic engineering, and the application of nano-materials (especially Ni and Fe) have improved yields, large-scale implementation remains hindered by economic and technological challenges, requiring further research and policy support. • Biohydrogen production methods are described thoroughly. • Bioreactors and other factors influence on biohydrogen are also elucidated. • Nano-materials and nanotechnology devices for biohydrogen production are also discussed. • Ni and Fe are most promising nanomaterials for H 2 production. • Constraints and future challenges are presented based on identified literature gaps.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».