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Enregistrement W1989230698 · doi:10.1021/ef0301203

Hydrogen-Rich Gas Production from Biomass Catalytic Gasification

2003· article· en· W1989230698 sur OpenAlexaff
Pengmei Lv, Jie Chang, Tiejun Wang, Yan Fu, Yong Chen, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDolomiteWood gas generatorBiomass (ecology)HydrogenSpace velocityYield (engineering)CatalysisCalcinationChemistryHydrogen productionPulp and paper industryFluidized bedSyngasEnvironmental scienceWaste managementMaterials scienceMineralogyMetallurgyGeologyOrganic chemistryCoal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the use of dolomite in the fluidized-bed gasifier and the use of nickel-based catalysts in the fixed bed reactor downstream from the gasifier, the characteristics of hydrogen yield from biomass are investigated in the present study. Some calcined dolomite is placed initially in the gasifier with an amount of 120 g/(kg h - 1 ) biomass. To replace the eroded and elutriated dolomite, calcined dolomite (0.3−0.45 mm) is continuously fed and its feeding rate is determined by preliminary test. The influence of the operating conditions in the catalytic reactor on the production of gases, especially H 2, is studied over the temperature range of 650−850 °C, for weight hourly space velocity (WHSV) in the range of 2.68−10.72 h - 1 . In the gaseous product, the average content of H 2 exceeds 50 vol %; C 2 content is lowered to below 1 vol %, and nearly half of CH 4 is converted after the catalytic reactor. Over the ranges of experimental conditions examined, the highest gas yield reaches 3.31 Nm 3 /kg biomass, wet basis; the maximum hydrogen yield reaches 130.28 g H 2 /kg biomass, wet basis. This system shows a good performance over a lifetime test of 350 min.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations93
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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