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Enregistrement W2966618958 · doi:10.9734/jenrr/2019/v3i230093

Production of Biomass Briquettes Using Coconut Husk and Male Inflorescence of Elaeis guineensis

2019· article· en· W2966618958 sur OpenAlexaff
O. J. Lawal, T. A. Atanda, Samuel Ayanleye, E. A. Iyiola

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Research and Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuskElaeis guineensisInflorescenceBriquetteStarchBiomass (ecology)CocoPulp and paper industryDry matterPalmHorticultureAgronomyMathematicsBiologyBotanyChemistryFood scienceCoalPalm oilEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decreasing availability of fuel wood coupled with the increasing prices of kerosene and cooking gas in Nigeria has drawn attention on the need to consider alternative sources of energy for domestic and industrial use in the country. The study was undertaken to evaluate the combustion properties (percentage volatile matter, percentage ash content, percentage fixed carbon, heating value) of briquette produced from coconut husk and male inflorescence of Elaeis guineensis. The experiment was laid down using the Randomized Complete Block Design (RCBD). The study involves three particle sizes (2 mm each) of coconut husk, male inflorescence of oil palm tree and cassava starch used as binder. The coconut husk and male inflorescence of Elaeis guineensis were varied into (25:30:40:50:60) respectively and bound together with starch at same ratio. Proximate analysis was carried out to determine the constituent of the briquettes which include ash content, percentage fixed carbon, percentage volatile matter and experimental test to determine the heating value was also determined. All processing variables in this study were significantly different except for heating value at P>0.05. From the result of the percentage ash content, briquette produced from coconut husk, male inflorescence and starch at (20:20:60) has the least fixed carbon (6.5%) with better performance. The highest percentage volatile matter 74.6% was obtained from coconut husk, male inflorescence and starch at (20:20:60) while low fixed carbon (18.8%) was obtained from male inflorescence and starch at (60:40). In conclusion, large quantities of wastes generated in terms of coconut husk and male inflorescence which are disposed indiscriminately can be utilized to produce briquette with enhanced performance.

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 seuil0,003

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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