Advances in biohythane: Integrating biohydrogen and biomethane for sustainable fuel solutions
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is regarded as the fuel of the future due to its high energy density and zero carbon emissions. However, hydrogen's high flammability and risk of metal embrittlement complicate its bulk storage, transportation, and distribution. Nonetheless, hythane is generated upon blending hydrogen (10–30 %) with methane (70–90 %). As a hybrid biofuel, hythane offers key benefits including high energy density and combustion efficiency, reduced emissions, and ease of storage and distribution. This article reviews the optimization, intensification, and application of synthetic biology in photo/dark fermentation and anaerobic digestion for producing biohydrogen and biomethane, respectively, from biowaste, as well as considerations for strategic integration of these bioprocesses to generate biohythane. Depending on the blending ratios of hydrogen and methane, hythane demonstrates superior fuel properties, including high energy density, burning velocity, flame temperature, ignition temperature, flammability range, and low diffusivity. • Hythane is a blended gaseous fuel composed of hydrogen and methane. • Hythane can leverage existing natural gas infrastructure while reducing emissions. • Hydrogen fraction in hythane enhances flame speed, energy content and combustion stability. • Biohythane can be produced by integrating photo/dark fermentation and anaerobic digestion. • Optimization of bioproduction and hydrogen/methane blending can improve the fuel attributes of hythane.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».