Thermochemical pathways coupled with carbon capture for valorizing animal manure: A review
Notice bibliographique
Résumé
Livestock manure is a significant source of methane and nitrous oxide emissions, posing serious environmental challenges. While conventional management often exacerbates these impacts, thermochemical technologies such as pyrolysis, gasification, and hydrothermal processing offer promising pathways to convert manure into energy, biochar, and other valuable products within a circular bioeconomy. However, these processes can still emit carbon, limiting their environmental benefits. Integrating carbon capture technologies can mitigate these emissions, enabling net-negative outcomes and enhancing overall energy efficiency. This review explores the technical, economic, and environmental aspects of thermochemical manure valorization and emphasizes the transformative potential of coupling these processes with carbon capture. Combustion and co-firing reduce greenhouse gas emissions compared to fossil fuels, but are hindered by manure’s high ash and moisture content. Advanced thermochemical methods such as pyrolysis and gasification yield biochar, bio-oil, and syngas, yet face similar limitations. Hydrothermal processing, especially hydrothermal liquefaction and carbonization, effectively addresses moisture-related challenges and is particularly effective for pig manure. Catalytic gasification further improves conversion efficiency and product quality but remains costly due to expensive catalysts and process complexity. Evidence suggests that integrating carbon capture with thermochemical conversion offers a viable solution for achieving net-negative emissions. However, the widespread deployment of these integrated systems is constrained by high capital costs and infrastructure requirements. Realizing their full potential requires targeted investment, technological innovation, and robust policy support to overcome existing barriers and drive scalable, sustainable implementation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».