Rate and Peak Concentrations of Off-Gas Emissions in Stored Wood Pellets—Sensitivities to Temperature, Relative Humidity, and Headspace Volume
Notice bibliographique
Résumé
Wood pellets emit CO, CO(2), CH(4), and other volatiles during storage. Increased concentration of these gases in a sealed storage causes depletion of concentration of oxygen. The storage environment becomes toxic to those who operate in and around these storages. The objective of this study was to investigate the effects of temperature, moisture, and the relative size of storage headspace on emissions from wood pellets in an enclosed space. Twelve 10-l plastic containers were used to study the effects of headspace ratio (25, 50, and 75% of container volume) and temperatures (10-50 degrees C). Another eight containers were set in uncontrolled storage relative humidity (RH) and temperature. Concentrations of CO(2), CO, and CH(4) were measured by gas chromatography (GC). The results showed that emissions of CO(2), CO, and CH(4) from stored wood pellets are more sensitive to storage temperature than to RH and the relative volume of headspace. Higher peak emission factors are associated with higher temperatures. Increased headspace volume ratio increases peak off-gas emissions because of the availability of oxygen associated with pellet decomposition. Increased RH in the enclosed container increases the rate of off-gas emissions of CO(2), CO, and CH(4) and oxygen depletion.
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 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 | 0,001 | 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 ».