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Enregistrement W4412586311 · doi:10.1016/j.biombioe.2025.108210

Biofuel production from pipeline-transported lignocellulosic biomass via hydrothermal liquefaction: Process optimization and product characterization

2025· article· en· W4412586311 sur OpenAlexafffund
Omex Mohan, Olugbenga Abiola Fakayode, Amit Kumar

Notice bibliographique

RevueBiomass and Bioenergy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesFusion Energy SciencesCanada First Research Excellence FundUniversity of Alberta
Mots-clésHydrothermal liquefactionBiofuelLignocellulosic biomassLiquefactionBiomass (ecology)Environmental scienceProduction (economics)Waste managementPulp and paper industryBioenergyBiomass to liquidEngineeringChemistryAgronomyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofuels are crucial for decarbonizing the mobility sector and achieving net-zero targets set in various jurisdictions. However, the large-scale supply of biomass to a commercial scale conversion facility remains a significant challenge. This study explores a novel approach to produce biofuels by integrating the hydrothermal liquefaction (HTL) process with pipeline hydro-transportation of biomass. The research examines critical process parameters, optimizes the HTL process, and characterizes the produced biocrude for efficient biofuel production from pipeline-transported biomass. The water-to-feed ratio, temperature, and residence time were found to be critical parameters affecting biocrude yield, with the water-to-feed ratio having significant influence in the integration of the two technologies. The optimal process parameters were: water-to-feed ratio of 15, temperature of 294 °C, initial pressure of 3.2 MPa, residence time of 0 min, and particle size range of 0.559 to 0.381 mm, which produced a biocrude with yield of 31.34 %, a higher heating value of 27.26 MJ/kg, and an energy recovery of 46.18 %. The biocrude contains phenols, ketones, aldehydes, furan derivatives, naphthalenol, and fatty acids, with phenolic compounds constituting ∼46 % of the total. The biocrude exhibits desirable properties like lower oxygen content, lower water content, and a higher heating value within the reported range for HTL biocrude; however, a high total acid number and a notable carbon residue content indicate the need for catalytic upgrading. This study demonstrates the technical viability of integrating pipeline hydro-transportation of biomass with HTL for biofuel production, paving the way for the future implementation of this technology integration on a commercial scale. • Study explores integration of pipeline transport with HTL for biocrude production. • Water-to-feed ratio was vital for biocrude production in the technology integration. • Optimum temperature and water-to feed ratio were 294 °C and 15:1, respectively. • At optimum, biocrude yield was 31.34 % with 27.26 MJ/kg energy content. • The biocrude requires upgrading due to high TAN, 28.8 % residue, and oxygenates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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