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J-GLOBAL ID:202202291773593728   整理番号:22A0455559

持続可能性分析のための集約データおよび知識駆動アプローチ:リグノセルロース廃棄物価値化プロセスへの応用【JST・京大機械翻訳】

Intensive Data and Knowledge-Driven Approach for Sustainability Analysis: Application to Lignocellulosic Waste Valorization Processes
著者 (7件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 583-598  発行年: 2022年 
JST資料番号: W5018A  ISSN: 1877-2641  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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循環経済の利用は,特に農業の分野で,廃棄物の主要なプロバイダーである。特に,リグノセルロース廃棄物を農業から望ましい「持続可能な」プロセスを通して変換するために多くの研究が行われている。持続可能なプロセスは,経済的に実行可能で,社会的に受け入れられ,環境的に責任のあるプロセスを意味する。「ライフサイクル思考」のおかげで,このような潜在的環境影響を評価することが可能である。しかし,これらの環境分析は,多くの特定のデータを必要とし,その収集は長く,退屈であり,実際には不可能である。一方,農業の副産物の価格決定のプロセスを記述する膨大な量の科学的論文が,大きく,ほとんど未開発のデータ源を構成する。知識工学(KE)ツールを用いて,プロセスを編集し,それらを分析できる。本論文では,異なる前処理プロセスと異なるバイオマスの間で選択するための意思決定者を助けるために,集中データとKE法に基づいた革新的手法を提案した。主な目標は,集中的な半自動化データ収集手法と,循環経済状況における選択支援のための関連ツールを開発することである。それは5つのステップによって定義される。(1)目標と範囲,(2)集中的なデータと知識,および流れと放出の配分と統合,(3)ライフサイクルインベントリ(LCI),(4)持続可能性評価と(5)解析とランキング。稲藁とコーンストーバーの13の前処理プロセスの研究は,著者らの提案を確証した。グラフ抽象;Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
生物燃料及び廃棄物燃料 

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