The conversion of chicken manure to biooil by fast pyrolysis I. Analyses of chicken manure, biooils and char by<sup>13</sup>C and<sup>1</sup>H NMR and FTIR spectrophotometry
Notice bibliographique
Résumé
Fast pyrolysis of chicken manure produced two biooils (Fractions I and II) and a residual char. All four materials were analyzed by chemical methods, 13C and 1H Nuclear Magnetic Resonance Spectrometry (13C and 1H NMR), and Fourier Transform Infrared Spectrosphotometry (FTIR). The char showed the highest C content and the highest aromaticity. Of the two biooils Fraction II was higher in C, yield and calorific value but lower in N than Fraction I. The S and ash content of the two biooil fractions were low. The Cross Polarization Magic Angle Spinning (CP-MAS) 13C NMR spectrum of the initial chicken manure showed it to be rich in cellulose, which was a major component of sawdust used as bedding material. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectra of the two biooils indicated that Fraction I was less aromatic than Fraction II. Among the aromatics in the two biooils, we were able to tentatively identify N-heterocyclics like indoles, pyridines, and pyrazines. FTIR spectra were generally in agreement with the NMR data. FTIR spectra of both biooils showed the presence of both primary and secondary amides and primary amines as well as N-heterocyclics such as pyridines, quinolines, and pyrimidines. The FTIR spectrum of the char resembled that of the initial chicken manure except that the concentration of carbohydrates was lower.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».