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Enregistrement W1986183911 · doi:10.1021/ef200904w

Comparison of the Spray Combustion Characteristics and Emissions of a Wood-Derived Fast Pyrolysis Liquid-Ethanol Blend with Number 2 and Number 4 Fuel Oils in a Pilot-Stabilized Swirl Burner

2011· article· en· W1986183911 sur OpenAlexafffund
Tommy Tzanetakis, Sina Moloodi, Nicolas Farra, Brian Nguyen, Arran McGrath, Murray J. Thomson

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCombustorCombustionLiquid fuelNozzlePyrolysisFuel oilBiofuelWaste managementPyrolysis oilIgnition systemMaterials sciencePulp and paper industryEnvironmental scienceChemistryOrganic chemistryThermodynamicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass fast pyrolysis liquid (bio-oil) is a cellulose-based alternative fuel with the potential to displace fossil fuels in stationary heat and power applications. To understand the combustion behavior and emissions of bio-oil, a 10 kW spray burner was designed and constructed. The effect of swirl, atomization quality, ignition (pilot) energy, and total primary combustion air on the stability and emissions of bio-oil spray flames was investigated. A blend of 80% pyrolysis liquid and 20% ethanol by volume was used during the tests, and the results were compared to the burner operation with number 2 and number 4 fuel oils. Bio-oil exhibits higher emissions than number 2 fuel oil at any given operating point. This is primarily due to better atomization quality with number 2 fuel oil, although not as a consequence of viscosity differences, which are minor at the measured fuel temperature in the nozzle (>80 °C). The disparity in atomization quality is caused by differences in the relative amount of atomizing air to liquid fuel flow rate provided to the nozzle at a fixed energy throughput. Another factor that contributes to higher bio-oil blend emissions is worse overall distillation characteristics compared to number 2 fuel oil. As a fully distillable fuel that evaporates high-energy compounds, number 2 fuel oil is far less sensitive to changes in flame stability or blow-off brought upon by varying the swirl number, atomizing air, pilot energy, or primary combustion air flow rate. Because of a combination of these atomization quality and fuel volatility effects, the bio-oil blend cannot operate over as wide of a range of primary air or atomizing air flow rates as number 2 fuel oil. The bio-oil blend has a lower boiling point than diesel and is much more susceptible to flashing-induced combustion instabilities, which lead to intermittent blow-out and higher CO emissions. The NO x and particulate emissions of number 2 fuel oil are lower than bio-oil because of the negligible fuel nitrogen and ash contents in the fuel, respectively. Number 4 fuel oil is more comparable to bio-oil because of its nondistillable fraction, fuel nitrogen, and ash contents. CO and hydrocarbon emissions are lower than the bio-oil blend, but total particulates and carbonaceous residues are higher for number 4 fuel oil. This is despite better atomization and a lower nondistillable fraction, suggesting that the fuel-oil residues are more difficult to burn out completely. Fuel NO x conversion efficency of number 4 fuel oil is similar to the bio-oil blend. There are differences in fly ash mineral composition between the two fuels, as well as a much higher sulfur content for number 4 fuel oil. Carbon burnout analysis indicates that all fuels can achieve high carbon conversion efficiency (>99%) at the best operating conditions. The bio-oil blend has the highest amount of unburned carbon, of which the majority is in the form of gaseous CO.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,606

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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