Algae to Biofuels: Catalytic Strategies and Sustainable Technologies for Green Energy Conversion
Notice bibliographique
Résumé
The global population surge and continuously rising energy demand led to the rapid depletion of fossil fuel reserves. Over-exploitation of non-renewable fuels is responsible for the emission of greenhouse gases, air pollution, and global warming, which causes serious health issues and ecological imbalance. The present study focuses on the potential of algae-based biofuel as an alternative energy source to fossil fuels. Algal biofuels are more environmentally friendly and economically reasonable to produce in pilot scale over the lignocellulosic derived biofuels. Algae can be cultivated in closed, open, and hybrid photobioreactors. The algal strain along with various factors such as light, temperature, nutrients, carbon dioxide, and pH is responsible for the growth of biomass and biofuel production. Algal-based biofuels offer numerous benefits in terms of socio-economic growth. This review highlights the basic cultivation, dewatering, and processing of algae to produce biofuels using various methods. We also conferred various advantages of an integrated biorefinery system and current technological advancements for algal biofuel production. In addition to this, policies, and market regulations are discussed in brief. At the end, critical challenges and future perspectives of algal biorefineries are reviewed. The algal biofuels are environment friendly as well as economically sustainable and usually offer more benefits compared to fossil fuels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».