Effects of process parameters and selective heating on microwave pyrolysis of lignocellulosic biomass for biochar production.
Notice bibliographique
Résumé
Biochar has successfully emerged as a solid biofuel to address the concerns of greenhouse gas emissions. This research investigated microwave pyrolysis of maple wood in a laboratory-scale microwave pyrolysis reactor to study the effects of final pyrolysis temperature, holding time and selective heating on the biochar yield through microwave absorbers. A regression model was developed to predict the biochar yield as a function of pyrolysis temperature, holding time and doping ratio. The analysis indicated that microwave heating can fasten the process of pyrolysis conversion reactions and the yield of the pyrolysis products increased with increase in holding time and decrease in process temperature. On the other hand, variation in doping ratio did not have a significant effect on the biomass conversion to biochar. The biochar was analyzed through proximate analysis and differential scanning calorimetry (DSC) to determine its thermodynamic potential. A biochar sample can be characterized as a carbon-rich solid fuel with high fixed carbon content or residual matter but low volatile or volatile matter. The proximate analysis indicated that the highest residual matter (%) to volatile matter (%) ratio was obtained for the pyrolysis temperature of 290°C, holding time of 1 min and dope ratio of 24% while biochar produced at pyrolysis temperature of 250°C, holding time of 1 min and dope ratio of 32% had the highest energy in the DSC analyses. The regression model developed indicated that the predicted values for the exothermic energies were in good agreement to the observed values (P ≤ 0.05).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».