FINITE ELEMENT MODELING OF SELECTIVE HEATING IN MICROWAVE PYROLYSIS OF LIGNOCELLULOSIC BIOMASS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Microwave pyrolysis overcomes the disadvantages of conventional pyrolysis methods by efficiently improving the quality of final pyrolysis products. Biochar, one of the end products of this process is considered an efficient vector for sequestering carbon to offset atmospheric carbon dioxide. The dielectric properties of the doping agents (i.e., char and graphite) were assessed over the range of 25◦– 400◦C and used to develop a finite element model (FEM). This model served to couple electromagnetic heating, combustion, and heat and mass transfer phenomena and evaluated the advantages of selective heating of woody biomass during microwave pyrolysis. The dielectric properties of the doping agents were a function of temperature and decreased up to 100◦C and thereafter remained constant. Regression analysis indicated that char would be a better doping substance than graphite. The simulation study found that doping helped to provide a more efficient heat transfer within the biomass compared to non-doped samples. Char doping yielded better heat transfer compared to graphite doping, as it resulted in optimal temperatures for maximization of biochar production. The model was then validated through experimental trials in a custom-built microwave pyrolysis unit which confirmed that char doping would be better suited for maximization of biochar.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».