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Enregistrement W2467067399 · doi:10.1002/cjce.22574

Pyrolysis of ground pine chip and ground pellet particles

2016· article· en· W2467067399 sur OpenAlexaffvenue
Hamid Rezaei, Fahimeh Yazdanpanah, C. Jim Lim, Anthony Lau, Shahab Sokhansanj

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelletPelletsMaterials scienceParticle (ecology)PyrolysisComposite materialParticle sizeVolume (thermodynamics)ChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In addition to particle size, biomass density influences heat and mass transfer rates during the thermal treatment processes. In this research, thermal behaviour of ground pine chip particles and ground pine pellet particles in the range of 0.25–5 mm was investigated. A single particle from ground pellets was almost 3 to 4 times denser than a single particle from ground chips at a similar size and volume of particle. Temperature was ramped up from room temperature (∼25 °C) to 600 °C with heating rates of 10, 20, 30, and 50 °C/min. Pellet particles took 25–88 % longer time to dry than the chip particles. Microscopic examination of 3 mm and larger chip particles showed cracks during drying. No cracks were observed for pellet particles. The mass loss due to treatment at temperatures higher than 200 °C was about 80 % both for chip and pellet particles. It took 4 min for chip and pellet particles to lose roughly 63 % of their dry mass at a heating rate of 50 °C/min. The SEM structural analysis showed enlarged pores and cracks in cell walls of the pyrolyzed wood chips. These pores were not observed in pyrolyzed pellet particles.

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 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,314

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,159 · 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.

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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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