Catalytic fast pyrolysis of biomass
Notice bibliographique
Résumé
Selected catalysts were screened or use in fast pyrolysis of biomass to upgrade the quality and quantity of bio-oil products. The screening was carried out using a Py-GC/MS microscale reactor followed by catalytic pyrolysis experiment on a bench scale fluidized bed reactor system with a scale o 150 g/hr biomass throughput. Cassava rhizome was used as the main biomass feedstock with selected catalysts including ZSM-5, Al-MCM-41, Al-MSU-F, copper chromite, proprietary commercial catalysts Criterion-534, and MI-575 as well as biomass ash. The mass balance closures for the catalytic pyrolysis experiment in the bench scale reactor were ≥ 95%. The presence of catalysts led to changes in product distribution especially in the organic fractions of the liquid bio-oil. Almost all the catalysts led to a decrease in organic yield accompanied with an increase of reaction water, secondary solid, and gases suggesting that the primary pyrolysis vapor has gone through severe dehydration and cracking reactions over the catalysts. Based on the volumetric gas composition, Criterion-534 favored production of hydrogen whereas ZSM-5 favored the production of olefins. According to the molecular weight distribution results of the bio-oil produced, most of the catalysts studied have the potential or improving bio-oils viscosity. This is an abstract of a paper presented at the 8th World Congress of Chemical Engineering (Montreal, Quebec, Canada 8/23-27/2009).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».