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Enregistrement W2092203414 · doi:10.1115/1.3185354

Thermodynamic Equilibrium Model and Exergy Analysis of a Biomass Gasifier

2009· article· en· W2092203414 sur OpenAlexaff
T. Srinivas, A. V. S. S. K. S. Gupta, Bale V. Reddy

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWood gas generatorExergyBiomass (ecology)Heat of combustionSyngasCombustionGas compositionWaste managementExergy efficiencyEnvironmental scienceFuel gasIntegrated gasification combined cycleChemistryProcess engineeringThermodynamicsHydrogenCoalEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass gasification involves the production of a gaseous fuel by partial oxidation of a solid fuel. Clean synthesis (syn) gas, produced from partial combustion of biomass, can be burnt in a gas turbine combustion chamber to run a biomass based combined cycle power plant. A thermochemical model has been developed to predict the gas composition and performance of a biomass gasifier based on thermodynamic equilibrium concept for different biomass materials. A simplified numerical method is applied to solve the thermochemical equilibrium reactions. The system consists of a pressurized circulating fluidized bed to produce the syn gas from the biomass. The effect of the relative air fuel ratio (RAFR), steam fuel ratio (SFR), and gasifier pressure has been examined on the gas composition, gasifier temperature, lower heating value of syn gas, and exergy efficiency of biomass gasifier to obtain a high yield from the biomass. It has been found that at lower values of RAFR and SFR, the heating value of the syn gas and the exergy efficiency of gasifier is high.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations109
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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