Study of the Pyrolysis of Straw Biomass for Bio-oil Production and its Catalytic Upgrading
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a comprehensive study of the pyrolysis of lignocellulosic biomass (sawdust, wheat, oat, flax and barley straws). In the first part of the study, the pyrolysis of sawdust was observed using a thermogravimetric analyzer (TGA), in order to understand the devolatilization process and to obtain its global kinetic parameters. The influences of particle size, initial weight of the sample and heating rate on the devolatilization of sawdust particles were assessed. It was observed that the pyrolysis of sawdust differed significantly with variations in heating rate. As the heating rate increased, the char yield also increased. The kinetic parameters, including activation energy (E), frequency factor (k0) and order of reaction (n), for the two stages considered in the model were: EA2 = 79.53 (kJ/mol), EA3 = 60.71 (kJ/mol); k02 = 1.90 × 106 (1/min), k03 = 1.01 × 103 (1/min); n2 = 0.91, n3 = 1.78, respectively. In the second part of the study, the pyrolysis of several Canadian straw biomasses was studied using a TGA and a bench-scale horizontal fixed-bed reactor. The effects of various catalysts on product yields are discussed. When using zeolite catalysts, the bio-oil and bio-char yields of the straw pyrolysis increased to 46.44% and 38.77%, respectively, while the gas yield was decreased to 13.65%. The use of the catalyst zeolite ZY-SS had the most significant effect on overall bio-oil and bio-char yields, increasing the bio-oil yield by about 2% and the bio-char yield by 8%. A screening of different catalysts unveiled that Ni-Mo/TiO2 was the most active catalyst. The structure was investigated using Brunauer-Emmett-Teller (BET) surface area showed that the Ni-Mo/TiO2 catalyst presented a higher surface area and more optimal mesopores than Ni-V/TiO2. Based on the results, it appears that the significant hydrodeoxygenation (HDO) activity for both the catalysts attributed to a high dispersion of metals and acidic sites, which was affected by the interaction between the nickel and the titania support. The activation energy (E) values for guaiacol reactions over Ni-Mo/TiO2 and Ni-V/TiO2 were 93.6 and 98.4 kj/mol, respectively; and, the E values for anisole reactions over Ni-Mo/TiO2 and Ni-V/TiO2 were 80.9 and 53.9 kj/mol, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».