Syngas to liquid biofuels through Fisher-Tropsch synthesis using structured catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : In recent decades, the escalating demand for liquid fuels and the detrimental environmental impact of fossil fuel production and utilization have spurred investigations into diverse methods for deriving liquid fuels from renewable sources. Consequently, considerable attention has been directed toward alternative approaches that integrate biomass transformation routes to yield liquid fuels. These methods include (not exclusively) transesterification of triglycerides for biodiesel production, fermentation of sugars to obtain bioethanol, and Fischer-Tropsch synthesis (FTS) for the generation of high molecular weight hydrocarbons. Collectively, these technologies fall under the umbrella of Biomass to Liquids (BTL) process. FTS, when coupled with biomass gasification, offers a broader range of raw materials as potential feedstock, encompassing lignocellulosic biomass derived from agricultural and forestry operations. This aspect holds particular significance for countries like Canada, which possess substantial volumes of such biomass, presenting an opportunity to convert it into biofuels that could potentially supplant a portion of the heavily utilized fossil fuels in the country. Fischer-Tropsch synthesis, a hydrocarbon production process with nearly a century-long history, traditionally employs synthesis gas (syngas) derived from coal gasification or reformed natural gas as its raw material. Current endeavors primarily concentrate on transitioning the source of syngas to renewable base syngas. The output of FTS comprises a mixture of hydrocarbons exhibiting a wide molecular weight distribution, spanning from methane to waxes. The characteristics and ratios of these components hinge upon factors such as reactor type, catalyst composition, and operational parameters. These variables impose constraints on the process, rendering the technology viable only on a large scale. The research project's challenge lies in enhancing process performance by addressing drawbacks related to the expensive nature of high-performance catalysts, inadequate dissipation of reaction heat within the reactor, and the quest for superior-quality fuels. This endeavor seeks to develop and evaluate structured catalysts tailored for syngas conversion into liquid fuels within a tubular fixed-bed reactor, aiming to offer an avenue for process intensification and facilitate the technology's adaptation to small-scale gasification processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».