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Enregistrement W2313609493 · doi:10.2174/13852728113179990069

Liquefaction of Pinewood in Supercritical Carbon Dioxide (SCCO<sub>2</sub>)

2013· article· en· W2313609493 sur OpenAlexaff
Yun Wang, Hui Wang, Hongfei Lin, André Pelletier, Ying Zheng, Kecheng Li

Notice bibliographique

RevueCurrent Organic Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionChemistrySupercritical fluidSawdustSupercritical carbon dioxideCarbon dioxideBiomass (ecology)Hydrothermal liquefactionYield (engineering)Pulp and paper industryBiofuelLignocellulosic biomassCarbon fibersCatalysisWaste managementOrganic chemistryFermentationAgronomyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquefaction of lignocellulosic biomass is a promising process to produce liquid biofuels and valuable chemicals. The main purpose of this work is to efficiently liquefy biomass into energy-dense bio-oils through direct liquefaction. Pinewood sawdust was liquefied in supercritical carbon dioxide (SCCO2) at various temperatures (225-375°C) and residence time (0-4 hours) with alkaline catalyst (K2CO3). The results showed that the yield of bio-oils varied from 12 wt% to 29 wt% under various conditions. The optimal parameters for SCCO2 liquefaction were 300°C and 2 hours in this study, which generated the maximum bio-oil yield 29 wt%. The effects of temperature and residence time on SCCO2 liquefaction process were discussed. Multiple analytical methods such as GC-MS, FT-IR and elemental analyzer were applied to study the compositions and properties of liquid bio-oils. Keywords: Bio-oils, Biomass, Liquefaction, Supercritical carbon dioxide.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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