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Enregistrement W2301442247 · doi:10.14288/1.0073583

Self-heating and spontaneous combustion of wood pellets during storage

2013· article· en· W2301442247 sur OpenAlexaffabout
Wendi Guo

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelletsPelletSiloMaterials scienceThermal runawayCombustionComposite materialMoistureThermal conductivityWater contentThermalThermodynamicsChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-heating of wood pellets is a major concern during long term storage. Internal temperatures rose to 57℃ in 10 days in a wood pellet silo of 21.9 m diameter in Fibreco Inc. (Vancouver, Canada) after pellets (about 20℃) were loaded into the silo. Self-heating could lead to serious accidental fires, causing enormous damage and danger to workers. In this study, the self-heating rate at different temperatures was experimentally determined, and the thermal properties were measured. for wood pellets produced in British Columbia, Canada. The factors such as moisture content, pellet age and environment temperature were investigated and their impacts on the self-heating process were analyzed. Moisture content has a significant effect on effective thermal conductivity and specific heat capacity of packed pellets, but has no effect on the self-heating at the temperature range of 30℃ to 50℃. Pellets age and environment temperature are two major factors impacting the self-heating and off-gassing process. The self-heating rate is significantly increased at higher a temperature and eventually will lead to a thermal runaway when the ambient temperature is high enough. Experimental results show that the critical ambient temperature for thermal runaway decreases as the reactor size increases. The reaction kinetics was studied at both low temperatures (30℃ to 50℃) and high temperatures (100℃ to 200℃) and kinetic parameters were extracted from experimental results and correlations were developed. Based on all measured properties data and kinetics data, a two-dimensional axi-symmetric self-heating model was developed to predict the self-heating process and thermal runaway in large wood pellet silo. The influences of cooling airflow rate, wall insulation, and dimension of the storage container, ambient temperature and wind condition were studied. The results show that air ventilation inside of the silo is a very effective approach for reducing self-heating and preventing thermal runaway at ambient temperatures lower than 330 K. The critical ambient temperature for a 21 m diameter silo can be as low as 36℃ in the absence of air ventilation. The current model can be used to safe guide the design and operation of large industrial wood pellets silos.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,134
Écart entre enseignants0,131 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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