Biomass to ethanol pathways: Evaluation of lignocellulosic ethanol production technologies
Notice bibliographique
Résumé
Ethanol derived from lignocellulose (biomass) is a promising alternative to petroleum-based fuels for light-duty vehicle transportation; in particular, because it represents a near-term liquid fuel that is renewable, domestically produced, requires moderate infrastructure changes, and has the potential to significantly reduce greenhouse gas emissions. This thesis investigates environmental and energy impacts of a set of emerging lignocellulosic ethanol technologies using life cycle assessment and statistical methods to characterize the potential performance and development of those technologies. A set of emerging pretreatment methods are investigated in combination with near-term saccharification and co-fermentation and mature consolidated bioprocessing technologies for producing ethanol from lignocellulose. Results from the research show that relative to gasoline vehicles, lignocelulose-based ethanol fuelled vehicles in blends with 15% reformulated gasoline (by volume) can reduce greenhouse gas emissions by between 25% and 130% per kilometre driven depending upon the feedstock and conversion technology selected. Furthermore, the analysis shows the potential for displacing between 9% and 40% of U.S. annual gasoline demand, and more than 100% of Canadian annual gasoline demand over the next 20 years. A major finding is the impact of co-product allocation: when electricity co-product credits are incorporated into model designs, technologies with low ethanol yield and high electricity yield are preferred from an emissions and energy perspective. However, this finding depends strongly on whether the electricity co-product is displacing mostly coal-based existing electricity facilities, and it is likely that producing larger amounts of ethanol fuels to displace gasoline will help reduce fossil and petroleum energy, and greenhouse gas emissions from light-duty vehicle transportation, as well as contribute to energy security goals for the sector. This thesis demonstrates how systems-based analytical models that measure the full set of environmental tradeoffs associated with emerging fuel technologies are essential inputs to guide decision making and policies for the next generation of transportation energy infrastructure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».