Effects of Headspace and Oxygen Level on Off-gas Emissions from Wood Pellets in Storage
Notice bibliographique
Résumé
Few papers have been published in the open literature on the emissions from biomass fuels, including wood pellets, during the storage and transportation and their potential health impacts. The purpose of this study is to provide data on the concentrations, emission factors, and emission rate factors of CO(2), CO, and CH(4) from wood pellets stored with different headspace to container volume ratios with different initial oxygen levels, in order to develop methods to reduce the toxic off-gas emissions and accumulation in storage spaces. Metal containers (45 l, 305 mm diameter by 610 mm long) were used to study the effect of headspace and oxygen levels on the off-gas emissions from wood pellets. Concentrations of CO(2), CO, and CH(4) in the headspace were measured using a gas chromatograph as a function of storage time. The results showed that the ratio of the headspace ratios and initial oxygen levels in the storage space significantly affected the off-gas emissions from wood pellets stored in a sealed container. Higher peak emission factors and higher emission rates are associated with higher headspace ratios. Lower emissions of CO(2) and CO were generated at room temperature under lower oxygen levels, whereas CH(4) emission is insensitive to the oxygen level. Replacing oxygen with inert gases in the storage space is thus a potentially effective method to reduce the biomass degradation and toxic off-gas emissions. The proper ventilation of the storage space can also be used to maintain a high oxygen level and low concentrations of toxic off-gassing compounds in the storage space, which is especially useful during the loading and unloading operations to control the hazards associated with the storage and transportation of wood pellets.
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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 ».