Novel Insights into the Kinetics, Evolved Gases, and Mechanisms for Biomass (Sugar Cane Residue) Pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Biomass, a renewable energy source, via available thermo-chemical processes has both engineering and environmental advantages. However, the understanding of the kinetics, evolved gases, and mechanisms for biomass pyrolysis is limited. We first propose a novel temperature response mechanism for the pyrolysis of sugar cane residue using thermogravimetric analysis-Fourier transform infrared spectrometry-mass spectrometry (TG-FTIR-MS) combined with Gaussian model and two-dimensional correlation spectroscopy (2D COS). The existence and contribution of distinct peaks in TG-FTIR spectra were innovatively distinguished and quantified, and the temperature-dependent dynamics of gas amounts were determined using Gaussian deconvolution. The 2D-TG-FTIR/MS-COS results revealed for the first time that the primary sequential temperature responses of gases occurred in the order: H 2 O/CH 4 > phenols/alkanes/aromatics/alcohols > carboxylic acids/ketones > CO 2 /ethers > aldehyde groups/acetaldehyde. Subtle sequential changes even occurred within the same gases during pyrolysis. The quantity dynamics and sequential responses of gases were fitted to the combined effects of the order-based, diffusion, and chemical reaction mechanisms for the component degradation. The combination of TG-FTIR-MS, Gaussian model, and 2D COS is a promising approach for the online monitoring and real-time management of biomass pyrolysis, providing favorable strategies for pyrolysis optimization, byproduct recovery, energy generation, and gas emission control in engineering and environmental applications.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».