Two-dimensional modeling of torrefaction of a large biomass particle
Notice bibliographique
Résumé
A two-dimensional (2-D) model is developed to predict the torrefaction behavior of a large wet biomass particle. Although one-dimensional (1-D) model is found to be adequate for L/D ≥ 6, the necessity of using 2-D model at lower L/D ratios and higher torrefaction temperature is established. Errors up to 18% are observed in predicted mass fractions between 1-D and 2-D models. The center temperatures differed more, up to 96%, between z = 0 and z = L/2 in 2-D model which is not captured by the 1-D model. The model predictions agree well with the experimental results of the present authors and others. The evolution of the temperature profile is found to govern the mass fraction profile. At higher reactor temperature, three distinct zones are visible in the contour plots: peripheral fully torrefied zone, intermediate torrefying zone, and core with unreacted virgin biomass zone. Simulation studies show the formation of two symmetric annular hot spots at the ends, which move inward axially and subsequently merge at the center, the rate being faster for smaller L/D ratio. However, 1-D model does not provide such insight. The effects of reactor temperature, particle size, the residence time, and the initial moisture content on the torrefaction behavior are investigated.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».