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Enregistrement W2582708985 · doi:10.15376/biores.12.1.1749-1766

An Index for Quantifying the Degree of Torrefaction

2017· article· en· W2582708985 sur OpenAlexaff
Prabir Basu, Akash Kulshreshtha, Bishnu Acharya

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandGreenfield Research (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorrefactionBiomass (ecology)Materials scienceDegree (music)Range (aeronautics)Pulp and paper industryFossil fuelEnvironmental scienceWaste managementPyrolysisComposite materialAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torrefaction, a thermochemical pre-treatment process, is used to enhance the properties of biomass to make it more compatible with solid fossil fuels. A quantitative index (TI) is proposed here to define the degree or quality of torrefaction especially for its use in the energy industries. Torrefaction index is defined as the ratio of energy density enhancement factor of the product at the specified condition to that at a reference condition, which is torrefaction at 300 °C for 60 min. The index, calculated for a wide range of data shows a linear dependence on torrefaction temperature. Numerical values of this index were in range of 0.93 to 0.95, 0.95 to 0.97, and 0.97 to 1.0 for light, medium, and severe torrefaction conditions, respectively. Based on a wide range of experimental data of woody biomass, two empirical correlations for mass and energy yields were developed. These correlations permitted prediction of TI without performing torrefaction of the biomass.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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