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Enregistrement W2888069677 · doi:10.1021/acs.energyfuels.8b01485

Determining the Severity of Torrefaction for Multiple Biomass Types Using Carbon Content

2018· article· en· W2888069677 sur OpenAlexafffund
W. A. Campbell, Richard W. Evitts

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésTorrefactionBiomass (ecology)Raw materialCarbon fibersChemistryYield (engineering)StrawCorrelation coefficientPulp and paper industryAgronomyMathematicsMaterials sciencePyrolysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research concerns the investigation of an alternative measurement to directly indicate the severity of torrefaction. Composition and process data from both batch and continuous torrefaction experiments using willow, wheat straw, and cattail biomass were combined and analyzed. The mass yield, which is an indication of torrefaction severity was correlated to the net change in residual carbon concentration (ΔC), and second the total change in mass (ΔMt) was correlated to net change in mass of carbon per 100 g of feedstock (ΔMc). Analysis of the experimental data show a polynomial relationship between the dry mass yield (Ym) and the change residual carbon concentration (ΔC). This relationship is Ym = 5.05ΔC2 – 3.96ΔC + 0.98 (R2 = 0.89). The uncertainty in this correlation is ±7.3% (w/w). The relation between total change in mass (ΔMt) and change in carbon mass (ΔMc) meanwhile was found to fit a linear model by ΔMc = 0.36ΔMt + 1.04 with a coefficient of determination of 0.96. Each of these models was then validated by introducing experimental data from numerous published materials focused on biomass torrefaction. That data included bench and pilot scale experiments that examined a wide range of biomass including soft and hardwoods, grasses, and agricultural residues. Analysis of the combined data set confirmed a second order polynomial model is predictive of the mass yield based on the change in carbon concentration where both parameters are expressed on a dry, ash-free basis. This model, Ym = 4.29ΔC2 – 3.66ΔC + 0.98 (R2 = 0.935), is predictive for torrefaction experiments with initial masses of 500 g and greater and for mass yields as low as 60%. The uncertainty in this second correlation is ±4.6% (w/w). Since this expression relies only on the concentration of carbon in each of the feed and output product streams, this model could be used to predict mass yield of continuous torrefaction in real-time if the carbon content of each stream were sampled periodically and if the raw biomass ash content were sampled intermittently. The relation between change in total mass and change in mass of carbon meanwhile was confirmed with the inclusion of all of the literature review data; the linear regression model was found to be ΔMc = 0.37ΔMt + 1.26 which had an R2 of 0.93. In practical terms, this expression indicates that for the average of these experiments, the first 3.4% of mass loss in torrefaction occurs without loss of significant carbon, and below 97% mass yield, carbon will consistently represent close to 37% of total mass loss, a figure which appears to hold to as low as 40% mass yield (w/w).

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,286

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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