Algae to Biofuels: Catalytic Strategies and Sustainable Technologies for Green Energy Conversion
Notice bibliographique
Résumé
The global population surge and continuously rising energy demand have 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 for fossil fuels. Algal biofuels are more environmentally friendly and economically reasonable to produce on a pilot scale compared to lignocellulosic-derived biofuels. Algae can be cultivated in closed, open, and hybrid photobioreactors. Notably, high-rate raceway ponds with the ability to recycle nutrients can reduce freshwater consumption by 60% compared to closed systems. 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 biomass conversion through hydrothermal liquefaction (HTL) can achieve higher energy return on investments (EROI) than conventional techniques, making it a promising Technology Readiness Level (TRL) 5–6 pathway toward circular biorefineries. Therefore, algal-based biofuel production offers 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. A simplified multicriteria evaluation strategy was used to compare various catalytic processes based on multiple performance indicators. 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 briefly. At the end, critical challenges and future perspectives of algal biorefineries are reviewed. Algal biofuels are environmentally 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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».