Gasification of High and Low Density Crop Residues
Notice bibliographique
Résumé
Crop residue constitutes a large fraction of biomass particularly in agricultural based economies like India. The most abundantly generated crop residues are paddy husk, paddy straw, coconut shell, cotton stalk and sugar cane trash. It is estimated that the potential of power generation using crop residue is close to 14 GWe in a country like India. Even though the potential is large, the main drawback with crop residue is that it is sparsely distributed and being of low density causes collection and transportation problem. This drawback could be converted into an advantage by adopting distributed power generation technologies. The distributed power generation would fare well in the power range of few hundred kilowatts and the most appropriate technology would be the biomass gasification technology. Among the biomass gasification technologies, the downdraft technology is ideally suited for power generation. The downdraft technology is proven with solid or woody biomass, whereas there are limitations in terms of acceptance of all types of crop residues. In this paper, performance study of two vastly differing crop residues, namely coconut shell and cotton stalk has been discussed; both the feedstocks have been tested in “post-harvested” condition with minimum amount of pre-processing. The performance with cotton stalk was found to be comparable at part load; however at higher load the gas composition deteriorated due to poor material movement within the reactor. This had implication in terms of maximum power generated. There was loss of power to an extent of 12%. The operational issues with post-harvested cotton stalk has been brought out which are based on detailed measurements.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».