Exothermicity in wood torrefaction and its impact on product mass yields: From micro to pilot scale
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the effects of exothermic reactions during torrefaction, a mild heat treatment process in the temperature range 200 to 300 °C. Three different scales are considered, the micro‐particle (powder scale), the macro‐particle (woodchips or larger) and the thick fixed bed (pilot reactor) together with three wood types, spruce, beech and locust. At the powder scale, TGA‐DSC tests indicate that exothermic reactions are noticeable principally during the first stages of torrefaction. The mass loss kinetics are used to evaluate parameters for a DAEM (Distributed Activation Energy Method) model. At the macro‐particle scale, temperature measurements within wood planks heated in an oven depict the presence of temperature overshoots due to the exothermic reactions that lead to unevenly treated particles. At the reactor scale, a large fixed bed of wood chips is heated in the same oven by an up‐flowing recirculated mixture of inert gas and volatiles. The exothermic reactions are found to generate a heat wave that propagates up the bed. Total mass losses are found to largely exceed those predicted with the DAEM model based on recorded bed temperatures. This means that, in order to reach the measured mass yields, the inner core temperatures of the wood chips must be higher than those of their outer surface and of the gas flow. Multi‐scale modelling approaches are therefore required to take into account the combined exothemicity and diffusional limitations within the wood chips and at their exchange surfaces.
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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 ».