A Comprehensive Review on Biomass Valorization Through Thermochemical Pathways: Product Properties and Usage of Artificial Intelligence
バイオマスの熱化学的経路による価値化に関する包括的レビュー:製品特性と人工知能の活用 (AI 翻訳)
Gourav K. Rath, Jesús David G. Palencia, Ajay K. Dalai
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、バイオマスの熱化学変換、特に水熱液化(HTL)に焦点を当て、その生成物であるバイオクルードとハイドロチャーの特性と応用を包括的に評価する。さらに、人工知能(AI)と機械学習がプロセス最適化に果たす役割を強調し、スケーラブルで自律的なバイオマス変換技術の将来の研究方向性を提示する。
English
This review comprehensively assesses thermochemical biomass conversion, especially hydrothermal liquefaction (HTL), examining product properties and applications of biocrude and hydrochar. It highlights the role of AI and machine learning in process optimization and outlines future research for scalable autonomous biomass conversion technologies.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではバイオマス発電がFITの対象であり、熱化学変換技術の進展は国内のカーボンニュートラル目標に貢献する。本レビューはHTLに焦点を当て、AI活用によるプロセス最適化の可能性を示しており、日本の研究開発にも示唆を与える。
In the global GX context
Global GX context: Thermochemical biomass conversion, especially HTL, offers a pathway to carbon-neutral fuels and chemicals. The integration of AI and ML for process optimization aligns with the digitalization of sustainable energy systems. This review provides a comprehensive technology overview useful for researchers and industry.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a comprehensive overview of HTL and AI integration, useful for identifying research gaps.
🏢実務担当者:Offers insights into biocrude upgrading and hydrochar applications for energy and materials.
📄 抄録(日本語訳)
バイオマスの価値化は、カーボンニュートラルと循環経済の枠組みを達成する上で極めて重要な役割を果たす。その炭素豊富な構造により、バイオマスは生物学的および熱化学的経路を介してバイオベースの炭化水素を生産するための有望な原料となる。生物学的変換経路は広く研究されてきたが、その商業規模での展開は、高い資本コストと低い製品収率によって制約されている。対照的に、熱化学的変換技術は、大規模なバイオマス価値化の実行可能な経路としてますます検討されている。本レビューは、熱化学的経路の包括的な評価を提示し、特に水熱液化(HTL)に重点を置いている。HTLは、エネルギー集約的な乾燥前処理を必要とせずに、湿潤で不均一なリグノセルロース系バイオマスの効率的な変換を可能にする。本レビューは、HTLの2つの主要生成物、すなわち液体バイオクルードと固体ヒドロチャーの生成と物理化学的特性を批判的に検討する。バイオクルードの品質、特にその高い酸素含有量に関連する課題と、対応するアップグレード戦略に特別な注意が払われる。さらに、エネルギー回収、土壌改良、および不均一系触媒合成のためのヒドロチャーの多様な応用についても議論される。本稿はまた、熱化学的変換経路の技術成熟度レベルを比較し、プロセスモデリングと最適化における人工知能と機械学習の役割の高まりを強調する。最後に、将来の研究の方向性が特定され、スケーラブルで自律的なバイオマス変換技術を可能にするための、仕様による設計戦略と物理情報に基づくAIを強調する。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
Biomass valorization plays a vital role in achieving carbon neutrality and circular economy frameworks. Owing to its carbon rich structure, biomass represents a promising feedstock to produce bio-based hydrocarbons via biological and thermochemical pathways. While biological conversion routes have been extensively studied, their deployment at commercial scale is constrained by high capital costs and low product yields. In contrast, thermochemical conversion technologies are increasingly being explored as viable largescale biomass valorization routes. This review presents a comprehensive assessment of thermochemical pathways, with particular emphasis on hydrothermal liquefaction (HTL). HTL enables the efficient conversion of wet and heterogeneous lignocellulosic biomass without energy intensive drying pretreatments. The review critically examines the formation and physicochemical properties of the two main HTL products, namely liquid biocrude and solid hydrochar. Special attention is devoted to challenges associated with biocrude quality, particularly its high oxygen content, and corresponding upgrading strategies. Additionally, the diverse applications of hydrochar for energy recovery, soil amendment, and heterogeneous catalyst synthesis are discussed. The article also compares the technology readiness levels of thermochemical conversion routes and highlights the growing role of artificial intelligence and machine learning in process modelling and optimization. Finally, future research directions are identified, emphasizing design by specification strategies and physics informed AI to enable scalable, autonomous biomass conversion technologies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.20944/preprints202604.1386.v1first seen 2026-05-05 19:20:08 · last seen 2026-05-21 04:24:21
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。