Catalytic Decomposition of Biomass Tars with Dolomites
Notice bibliographique
Résumé
Catalytic gasification of wood biomass was carried out using a double-bed microreactor in a two-stage process. Temperature-programmed steam gasification of biomass was performed in the first bed at 200−850 °C. Following in series was isothermal catalytic decomposition and gasification of volatile compounds (including tars) in the second bed containing various dolomites. Dolomites from Canada, Australia, and Japan were examined for their effects on tar conversion and the overall gaseous product. A total of 74% of biomass carbon was emitted as volatile matter during tar gasification (200−500 °C biomass bed temperature). Dolomites improved tar conversion to gaseous products by an average of 21% over noncatalytic results at a 750 °C isothermal catalyst bed temperature using 1.6 cm 3 dolomite/g of biomass. The iron content in dolomite was found to promote tar conversion and the water−gas shift reaction, but the effectiveness reached a plateau at 0.9 wt % Fe in Canadian dolomites. The maximum tar conversion of 66% was achieved at 750 °C using a Canadian dolomite with 0.9 wt % Fe (1.6 cm 3 /g of biomass). Carbon conversion to gaseous products increased to 97% using 3.2 cm 3 dolomite/g of biomass at the same temperature. The dolomite seemed stable after 15 h of cyclic use at 800 °C.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».