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Enregistrement W2209508297 · doi:10.3934/energy.2015.4.760

Qualitative and kinetic analysis of torrefaction of lignocellulosic biomass using DSC-TGA-FTIR

2015· article· en· W2209508297 sur OpenAlexaff
Bimal Acharya, Ranjan Pradhan, Animesh Dutta

Notice bibliographique

RevueAIMS energy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorrefactionThermogravimetric analysisLignocellulosic biomassBiomass (ecology)Pulp and paper industryChemistryPyrolysisMaterials scienceChemical engineeringOrganic chemistryLigninAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torrefaction is a thermochemical conversion technique to improve the fuel properties of lignocellulosic biomass by treating at temperature 200 ℃-300 ℃ in the minimum oxygen environment for a reasonable residence time. In this study, thermal decomposition and thermal activities of miscanthus and wheat straw during the torrefaction at 200 ℃, 275 ℃, and 300 ℃ in a nitrogen environment for 45 minutes of residence time are analyzed in a simultaneous thermogravimetric analyzer (micro TGA) with a differential scanning calorimetry (DSC), and a macro-TGA. The output of the micro TGA is fed into the Fourier transform infrared spectrometry (FTIR) and qualitative analysis of the gaseous product is carried out. The composition of different gas products during the torrefaction of biomass are compared critically and kinetics were analyzed. It is found that the weight loss due to degradation of initial biomass in second stage (torrefaction process) is a much faster conversion process than the weight loss process in the first stage (drying process). The weight loss of biomass increases with increase in the residence time and torrefaction treatment temperatures. The yield after torrefaction is a solid bio-coal product. The torrefied product were less reactive and has nearly 25% better heating value than the raw biomass. Between the two feedstocks studied, torrefied miscanthus proved to be a more stable fuel than the torrefied wheat straw. The major gaseous components observed during torrefaction are water, carbon dioxide, carbon monoxide, 1,2-Dibromethylene.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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