Catalytic hydrothermal liquefaction of lignocellulosic biomass for biocrude production and process optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrothermal liquefaction is a promising technology to process wet lignocellulosic biomass, without the need for the energy intensive drying process. The objective of this study is to explore the recovery of biocrude from lignocellulosic biomass (orange peel, dairy manure, and food waste) with and without the addition of catalyst and the optimization of process parameters in terms of both biocrude quantity and quality. Potassium alkali catalysts were more effective in the chemical degradation of biomass to biocrude and the orange peel sample showed a higher energy recovery of about 54.4% under both catalytic and non‐catalytic conditions compared to dairy manure (36%) and food waste (28.5%). The ideal parameters for achieving the highest biocrude yield (32% by weight) were determined to be a temperature of 250°C, a total solids concentration of 25%, the addition of 3% K 2 CO 3 , and a reaction time of 30 min. The extracted biocrude exhibited fuel characteristics similar to those of diesel and biodiesel, with a higher heating value between 32 and 38 MJ/kg and a flash point ranging from 90 to 108°C. The distillation of biocrude showed a higher diesel distribution of 45% with the boiling range between (270–345°C), which falls within the typical boiling range of conventional diesel fuels. This indicates that a significant fraction of the biocrude can be directly utilized or further refined as a substitute for petroleum‐based diesel, enhancing its viability as a renewable transportation fuel.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».