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Enregistrement W2944777165 · doi:10.1115/1.4043697

Simulation and Performance Investigation of a Biomass Gasification System for Combined Power and Heat Generation

2019· article· en· W2944777165 sur OpenAlexaff
Münür Sacit Herdem, Giancarlo Lorena, John Z. Wen

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess engineeringBiomass (ecology)SyngasModular designWood gas generatorEnvironmental scienceRaw materialMoistureElectricity generationWaste managementComputer scienceEngineeringPower (physics)Materials scienceHydrogenChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Blue Tower gasifier (BTG) is a promising and relatively new type of technology that can convert various organic materials into syngas. The process proceeds through a stage-reforming concept and uses heat carrier materials for indirect thermolysis. In addition, the modular design of this technology allows for scalability and ease of installation which can be applied to remote or off-grid communities. In addition, there is potential for the valorization of its gasification products to other useful chemicals. Knowing the potential advantages of this technology, the aim of this work is to introduce the BTG technology for potential application to remote communities and to investigate the effects of the main operational parameters on the performance of the system. In this study, we simulated a BTG system connected to a combined heat and power (CHP) plant using aspen plus with Fortran subroutines and given design specifications. The results obtained in this study were verified with reported data in the literature. The maximum electrical efficiency of the system was calculated to be about 25% for biomass with 5% moisture content, 0.5 steam to biomass ratio, and 900 °C reforming temperature. On the other hand, the highest overall system efficiency of the CHP system (sum of the electrical and the thermal efficiency) was estimated to be about 73% for biomass feedstock with 20% moisture content, 0.5 steam to biomass ratio, and 950 °C reforming temperature.

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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,262

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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