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Enregistrement W2577081336 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b03161

Kinetic Model of Steam Gasification of Biomass in a Bubbling Fluidized Bed Reactor

2017· article· en· W2577081336 sur OpenAlexafffund
Bijan Hejazi, John R. Grace, Xiaotao Bi, Andrés Mahecha‐Botero

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCarbon Management Canada
Mots-clésWood gas generatortar (computing)PyrolysisCharBiomass (ecology)Fluidized bedSyngasWaste managementPlug flow reactor modelChemistryChemical engineeringThermodynamicsMaterials scienceEnvironmental scienceCoalOrganic chemistryContinuous stirred-tank reactorHydrogenEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple kinetic model is developed for biomass gasification in a bubbling fluidized bed (BFB) with steam as the fluidizing gas. The biomass pyrolysis is described by a two-step kinetic model in which the primary pyrolysis is modeled by three parallel first-order reactions producing noncondensable gas, tar (bio-oil), and char, and the secondary pyrolysis is modeled by a first-order reaction representing homogeneous thermal cracking of tar. In addition to the yields of pyrolysis products that are often modeled as lumped species, the proportions of major compounds in the pyrolysis gas are predicted based on CHO elemental balances. By incorporating homogeneous and heterogeneous biomass gasification reactions, a seamless kinetic model of a BFB gasifier is developed. An ideal reactor model is used for the BFB gasifier assuming perfectly mixed solids and plug flow of the gas phase. This predictive model is a useful tool to relate biomass gasification product yields and composition to key process operating parameters such as biomass ultimate analysis, reactor temperature, and steam-to-biomass ratio. Predictions of the gasifier model are in good agreement with experimental data from the literature.

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 seuil0,447

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations71
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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