Hydrothermal processing for plastic waste valorisation: Technical pathways, environmental performance, and prospects for commercialisation
Notice bibliographique
Résumé
Hydrothermal processing (HTP) is a promising solution to the global plastic waste crisis, integrating waste reduction, hazard mitigation, and resource recovery to advance the circular economy. Operating under high-temperature and high-pressure aqueous conditions, HTP transforms plastics into value-added products such as hydrochar, bio-oil, organic acids, and syngas. Different types of HTP technologies provide great potential for plastic waste valorisation, with several companies working to commercialise HTP plants fully; however, despite many advancements, HTP faces significant barriers to large-scale adoption, including high energy demand, complex system design, and economic feasibility concerns. This study highlights the environmental benefits of HTP, including reduced reliance on virgin resources and enhanced waste valorisation. Transparent communication among researchers, industry stakeholders, policy makers, and the public, supported by pilot demonstrations and cost-efficient strategies, is essential for broader societal acceptance of HTP systems. Enhancing energy efficiency through water recycling streams and process optimisation may enhance the economic costs associated with HTP systems. Furthermore, government support via subsidies and carbon credits will improve HTP’s viability as a large-scale plastic waste solution, bridging the gap between laboratory success and commercial adoption. • HTP offers cleaner plastic waste solutions compared to current methods. • HTP produces fuels and chemicals that support the circular economy. • HTC and HTL yield up to 72 % hydrochar, 80 % bio-oil from plastics. • HTD and HTG can degrade 95–98 % of plastics under ideal conditions. • High costs and poor standardisation hinder HTP scale-up globally.
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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 | 0,000 | 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 ».