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Enregistrement W2040439750 · doi:10.1021/ef901168f

Torrefaction of Agriculture Residue To Enhance Combustible Properties

2010· article· en· W2040439750 sur OpenAlexaff
Anuphon Pimchuai, Animesh Dutta, Prabir Basu

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorrefactionCombustionBagassePulp and paper industryHeat of combustionCoalHuskWater contentBriquetteBiomass (ecology)Raw materialChemistryMoistureWaste managementMaterials sciencePyrolysisAgronomyOrganic chemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torrefaction improves the thermochemical properties of biomass that are relevant to combustion, co-combustion with coal, or gasification. This study examines torrefaction of rice husks and four other agriculture residues (sawdust, peanut husks, bagasse, and water hyacinth) in nitrogen. Two main operating parameters of torrefaction, temperature and residence time for the process, were varied in the range of 250−300 °C and 1−2 h, respectively. Product evolution and mass and energy losses during torrefaction were measured. Similar to other work, the torrefied products in the present work were characterized by a more brownish color, reduced moisture content and volatile matter, and increased ash, fixed carbon content, and energy density. The difference between the mass and energy yield was shown to improve for the higher torrefaction temperatures investigated. For the biomass studied, the torrefied bagasse at 300 °C and 1.5 h resulted in the highest higher heating value (HHV) of 25.68 MJ/kg of product, which was comparable to the HHV of lignite. Dependent upon the severity of the torrefaction conditions, the torrefied fuel can contain up to 98% of the original energy content on a mass basis. The combustion behavior of both raw and torrefied rice husks was studied in a spout-fluid bed combustor by measuring its temperature history at different zones. It is observed that torrefied husks ignite faster and raise the bed temperature to a higher level because of its low moisture content.

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations428
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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