熱化学経路によるバイオマス価値向上に関する包括的レビュー：製品特性と人工知能の利用

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of HTL pathways and AI/ML techniques for process optimization, identifying future research opportunities.

🏢実務担当者:Offers insights into technology readiness levels and AI applications for improving biocrude yield and process efficiency, useful for bioenergy project development.

🏛政策担当者:Supports policy decisions on funding and incentives for biomass valorization technologies, especially HTL and CCUS-integrated pathways.

バイオマス価値化は、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、実行可能な大規模バイオマス価値化経路としてますます検討されている。本総説は、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。本総説は、液体バイオクルードと固体ヒドロチャーの同時収率により、水熱液化（HTL）が湿潤かつ不均一なバイオマス価値化にとって戦略的に有利な経路であると特定している。本総説は、硫化NiMoおよびCoMo触媒を用いた二相溶媒系での水素化脱酸素などのバイオクルード改質プロセスの適用を強調している。さらに、本総説は、ヒドロチャーを単なる副産物ではなく、エネルギー生産、土壌改良、および不均一触媒作用の分野での応用のための調整可能な機能性材料としても確立している。本総説記事は、さまざまなバイオマス価値化技術の技術成熟度レベルを検討し、燃焼、嫌気性消化、トレファクション、およびエステル交換反応は商業的に成熟している一方で、HTLおよび炭素回収利用・貯留（CCUS）を統合した燃料合成経路は中間的な成熟度にとどまっていることを示唆している。さらに、本総説は、バイオマス価値化における人工知能および機械学習（AIおよびML）の応用に関する詳細な研究を実施しており、ツリーベースのアンサンブルモデル、特にランダムフォレストおよびXGBoostが、いくつかのHTL予測タスクで強力な性能を示す一方、ガウス過程回帰およびニューラルネットワーク–ベイズ最適化アプローチが、不確実性推定およびプロセスレベルの最適化に追加の利点を提供することを観察している。最後に、バイオベースの燃料生産技術を改善するための、バイオマス価値化およびHTLプロセス最適化におけるAI/ML応用における将来の研究機会が特定されている。

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。

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 large-scale biomass valorization routes. This review presents a comprehensive assessment of thermochemical pathways, with particular emphasis on hydrothermal liquefaction (HTL). The review identifies hydrothermal liquefaction (HTL) as a strategically advantageous route for wet and heterogeneous biomass valorization, due to simultaneous yields of liquid biocrude, and solid hydrochar. The review emphasizes the application of biocrude upgradation processes like hydrodeoxygenation under biphasic solvent systems using sulfided NiMo and CoMo catalysts. Further, the review also establishes hydrochar as a tunable functional material rather than a mere byproduct for applications in fields of energy production, soil amendment, and heterogeneous catalysis. The review article examines technology readiness levels of different biomass valorization techniques, and suggests that while combustion, anaerobic digestion, torrefaction, and transesterification are commercially mature, HTL and carbon capture utilization and storage (CCUS)-integrated fuel synthesis pathways remain at intermediate readiness. Additionally, the review carries out an in-depth study on artificial intelligence and machine learning (AI and ML) applications in biomass valorization, where it observes that Tree-based ensemble models, particularly Random Forest and XGBoost, show strong performance for several HTL prediction tasks, while Gaussian Process Regression and neural network–Bayesian optimization approaches provide additional advantages for uncertainty estimation and process-level optimization. Finally, the future research opportunities in biomass valorization and AI/ML application in HTL-process optimization have been identified for improving the bio-based fuel production techniques.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/en19122938first seen 2026-07-02 06:11:55 · last seen 2026-09-21 05:07:30
• openalex https://doi.org/10.3390/en19122938first seen 2026-07-14 04:37:38