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Enregistrement W1581406476 · doi:10.1002/cjce.22124

Development of a modelling tool representing biomass gasification step in a dual fluidized bed

2014· article· en· W1581406476 sur OpenAlexvenueno aff
Halima Noubli, Sylvie Valin, B. Spindler, Mehrdji Hémati

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie
Mots-clésFreeboardWood gas generatorFluidized bedBiomass (ecology)CharBubbleEnvironmental scienceProcess engineeringNuclear engineeringWaste managementMechanicsPyrolysisCoalEngineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study is to develop a 1D modelling tool representing biomass gasification in a dual fluidized bed. This tool should be used with the objective to control and scale‐up the process for different pilot scales and operating conditions. This implies that the modelling tool should be based on a phenomenological description but also that the calculations are not too much time‐consuming. A one‐dimensional steady state model was thus developed for the gasification reactor, combining a description of the biomass thermochemical conversion phenomena and of the hydrodynamic behaviour of the fluidized bed. The reactor is divided into two zones, namely, dense zone and freeboard zone. For the dense zone, the model assumes the existence of two phases –bubble and emulsion– with chemical reactions occurring in both phases (biomass devolatilization, char gasification, water‐gas shift). In the freeboard, a plug flow is assumed and the only reaction considered is water‐gas shift. Mass balance is globally solved across the entire gasifier. The model allows calculating axial concentrations of the gas species in the reactor as well as the global yields. The parameters of the calculations are temperature of the gasifier, biomass composition, biomass and steam feeding rates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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