Pyrolysis of Woody Residue Feedstocks: Upgrading of Bio-oils from Mountain-Pine-Beetle-Killed Trees and Hog Fuel
Notice bibliographique
Résumé
Liquid transportation fuel blendstocks were produced by pyrolysis and catalytic upgrading of woody residue biomass. Mountain-pine-beetle-killed (MPBK) wood and hog fuel from a saw mill were pyrolyzed in a 1 kg/h fluidized bed reactor and, subsequently, upgraded to hydrocarbons in a continuous fixed bed hydrotreater. Upgrading was performed by catalytic hydrotreatment in a two-stage bed at 170 and 405 °C with a per bed liquid hourly space velocity between 0.17 and 0.19. The overall yields from biomass to upgraded fuel were similar for both feeds (24–25%), despite the differences in bio-oil (intermediate) mass yield. The pyrolysis bio-oil mass yield was 61% from MPBK wood, and subsequent upgrading of the bio-oil gave an average mass yield of 41% to liquid fuel blend stocks. Hydrogen was consumed at an average of 0.042 g/g of bio-oil fed, with a final oxygen content in the product fuel ranging from 0.3 to 1.6% over the course of the test. Comparatively, for hog fuel, the pyrolysis bio-oil mass yield was lower at 54% because of inorganics in the biomass, but subsequent upgrading of that bio-oil had an average mass yield of 45% to liquid fuel, resulting in a similar final mass yield to fuel compared to the cleaner MPBK wood. Hydrogen consumption for the hog fuel upgrading averaged 0.041 g/g of bio-oil fed, and the final oxygen content of the product fuel ranged from 0.09 to 2.4% over the run. While it was confirmed that inorganic-laden biomass yields less bio-oil, this work demonstrated that the resultant bio-oil can be upgraded to hydrocarbons at a higher yield than bio-oil from clean wood. Thus, the final hydrocarbon yield from clean or residue biomass pyrolysis/upgrading was similar.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».