Opportunities for Low-Grade Coals and Biomass for Producing Hydrogen Using Iron Oxide-Based Direct Chemical Looping Combustion with Effective CO2 Separation~!2010-01-02~!2010-02-12~!2010-05-11~!
Notice bibliographique
Résumé
Coal and biomass are abundant in supply but contain carbon which, to avoid greenhouse gas emissions, needs to be sequestered after the primary energy conversion. A comparison is reported here of the performance of four different coals and biomass in an iron oxide-based direct chemical looping combustion system. The principal aim is to identify the coal and biomass with the highest H 2 to CO 2 ratio for a given amount of fuel, based on the resources (air and iron oxide) used. The impact of fuel blend (mix of coal and biomass) on hydrogen production is compared, and the effect of moisture content of the source fuel on hydrogen production is investigated. Simulation results suggest that low-grade coal can also produce the same amount of hydrogen as high grade coal, but with additional energy requirements. In achieving maximum hydrogen production, the final 20 to 30% of hydrogen production consumes the same amount of energy required by the initial 70% of production. When biomass is blended with 20% coal by mass, 10% additional hydrogen is produced. A 10% moisture content in the source fuel reduces the hydrogen production by 10% for high-grade coal while it eliminates the possibility for low-grade biomass to produce hydrogen within the available energy region. Potential improvements of the energy requirement to achieve maximum hydrogen production from low-grade solid fuels are also reported.
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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 ».