MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953627347 · doi:10.22215/etd/2019-13507

Catalysed Hydrothermal Carbonization of Woody Biomass and Recycling of Process Liquid

2019· dissertation· en· W2953627347 sur OpenAlexaff
Amin Ghaziaskar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrothermal carbonizationFurfuralLevulinic acidBiomass (ecology)Formic acidChemistryPelletsAcetic acidPulp and paper industryCarbonizationChemical engineeringWaste managementNuclear chemistryMaterials scienceOrganic chemistryCatalysisAdsorptionAgronomyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research introduces catalysed hydrothermal carbonization (CHTC) as a treatment method for woody biomass to produce solid hydrochar as well as value-added compounds (VACs).The hydrochar had higher heating values (HHV) of 28.3 MJ/kg and H/C and O/C ratios similar to coal, when using the liquid:biomass (L:B) ratio of 12:1 for the process.Densified CHTC hydrochar pellets were 97% durable, and hydrophobic when compared with wood pellets and torrefied wood pellets.CHTC has the potential to produce VACs such as glycolic acid, formic acid, acetic acid, levulinic acid, 5-hydroxymethylfurfural, and furfural, from the process liquid effluent.Recycling the process liquid at L:B of 5:1 increased the concentration of the VACs and energy yield of the hydrochar.The production yields of the VACs were dependent upon the L:B ratios, they increased parallel with L:B ratios.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetThermochemical Biomass Conversion ProcessesTravaux en français237 207