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Enregistrement W2002034927 · doi:10.2495/esus110101

Biomass char production at low severity conditions under CO<sub>2</sub>and N<sub>2</sub>environments

2011· article· en· W2002034927 sur OpenAlexafffundabout
Guillaume Pilon, Jean‐Michel Lavoie

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésBiomass (ecology)CharHeat of combustionCrop residuePulp and paper industryBiorefineryEnvironmental sciencePyrolysisPanicum virgatumBiocharRaw materialBioenergyChemistryWaste managementBiofuelAgronomyCombustionOrganic chemistryAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a perspective of biomass value addition, biomass char, a thermochemical product, long time considered as a residue, is now getting attention and may represent a vector in the sustainability of the whole biomass sector. Some char types were shown to have great potential as a solid fuel or precursor for further transformations as well as having attributes for storage and transportation. Other types showed potential as a soil carbon sequestration technique and soil amendment enhancing biomass yields. Depending on several factors, but mostly on biomass and production conditions, biomass char physico-chemical characteristics may vary tremendously. Therefore, in order to be used in accordance for specific utilizations, its characteristics must be carefully understood and controlled. In this study, chars with varying properties were produced in a custom-made lab-scale fixed bed reactor. Along these experiments, various biomass chars were produced under CO 2 and N 2 for temperatures of 300 and 500 C. Char was produced from switchgrass (Panicum virgatum L.) an energy crop grown in Canada. It was then characterized for ultimate and proximate analysis as well as for calorific value. In addition, specific surface was characterized by Brunauer-Emmett-Teller (BET) technique. Char organic content composition was verified by Soxhlet extractions using dichloromethane and extracts were analysed by GC-MS.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,907

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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