Gasification of Bio-Waste and Biomass Products Through Exposure to High Density and Low Density Supercritical Water
Notice bibliographique
Résumé
Biomass as a sustainable and renewable energy source is starting to gain momentum, especially as more economical energy extraction methods prevail. Supercritical water biomass gasification (SCWBG) is one of the more promising methods to extract energy from biomass in a gaseous form due to its lower temperature and simpler setup. In this work, two biomass samples (considered livestock feed) and two biomass waste samples are gasified in supercritical water (SCW). To compare the gasification of the real biomass samples (beat skin and straw) to previous works on model biomass compounds, two temperature states (hence different water densities) were used during gasification. An increase in temperature and decrease in water density was found to have similar effects on real biomass compared to that of model compounds. As temperature increases and water density decreases, combustible gas yields tend to increase due to changes in reaction pathways and reaction rates. In this work an analytical comparison is also made between the four different types of biomass in terms of which produce the most combustible gases and of which will generate the most energy. As a result of this analysis beet skins produce the most methane and corn silage yields the most hydrogen. It is the two bio-waste products, however, that generated the largest higher heating values (HHV).
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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 ».