Predictive modeling to de-risk bio-based manufacturing by adapting to variability in lignocellulosic biomass supply

Autor: Narani, A, Coffman, P, Gardner, J, Li, C, Ray, AE, Hartley, DS, Stettler, A, Konda, NVSNM, Simmons, B, Pray, TR, Tanjore, D

Publikováno v: Narani, A; Coffman, P; Gardner, J; Li, C; Ray, AE; Hartley, DS; et al.(2017). Predictive modeling to de-risk bio-based manufacturing by adapting to variability in lignocellulosic biomass supply. Bioresource Technology, 243, 676-685. doi: 10.1016/j.biortech.2017.06.156. Lawrence Berkeley National Laboratory: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/21g9m6hg

© 2017 Elsevier Ltd Commercial-scale bio-refineries are designed to process 2000 tons/day of single lignocellulosic biomass. Several geographical areas in the United States generate diverse feedstocks that, when combined, can be substantial for bio-

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______325::41223e1f9b778528b3a2676f6889b9f3
http://www.escholarship.org/uc/item/21g9m6hg

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.