Ash Analysis of Poultry Litter, Willow and Oats for Combustion in Boilers
Notice bibliographique
Résumé
The large content of potassium and chlorine in lignocellulosic biomass greatly enhances the formation and accumulation of deposits and thus lead to corrosion in the different component of boilers compared to that of coal fired boiler. It is, thus, imperative to study the characteristics of the ash from lignocellulosic biomass and compare the results with the ash of non-lignocellulosic biomass. In this study, two lignocellulosic biomass ash samples from oat (agricultural biomass) and willow (forest wood biomass) were prepared and characterized and compared with a non-lignocellulosic biomass (poultry litter) ash samples. The detailed ash analysis and characterization of biomasses were performed by using elemental analysis, scanning electron microscopy (SEM) and Xray diffraction (XRD). Ash samples from these biomasses are prepared at 800C, 900C and 1000C for SEM and XRD analysis. The poultry litter ash exhibits a higher alkali index, clorine and sulfur content, and a lower ash fusion temperature and silica in ash compared to that of willow and oats. Also, a very high ash content in poultry litter potentially requires high-volume ashhandling equipment and more attention to particulate removal, slagging, and fouling while used in a combustor/boiler. Therefore, care must be taken for using poultry litter as fuel for coal or lignocellulosic biomass combustion system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».