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Enregistrement W3020950825

Sequential hydrothermal gasification of biomass to hydrogen

2004· article· en· W3020950825 sur OpenAlexaff
Raed Hashaikeh, Zhen Fang, Ian S. Butler, Janusz A. Koziński

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCelluloseChemical engineeringDissolutionHydrogenChemistryBiomass (ecology)Carbon fibersHydrolysisDecompositionHydrogen productionMaterials scienceOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new technology, in which a renewable biomass is used to produce hydrogen fuel, is described. This hydrogen can be used as a feed for fuel cells to generate electricity or in other energy-producing processes. Degradation and gasification of cellulose-based biomass in compressed water was studied in the 100–400 °C temperature range. Phase behavior of the cellulose in subcritical water was studied in a diamond-anvil cell, coupled with optical microscopy, at heating rates of 1 and 5 °C/s. Homogeneous conditions of a single water-cellulose phase were established. Complete dissolution of the cellulose was achieved at 333 °C. The evolution mechanism based on a rapid hydrolysis of the cellulose to oligomers and glucose is suggested. Glucose was then used as a model compound to characterize the chemistry of biomass gasification. A 0.1-M glucose solution was fed into a continuous-flow reactor at a pressure of 100 bar using an HPLC pump. Catalytic effects of Pt/Al 2 O 3 on the gasification temperature were determined. Gas product composition was analyzed using online GC-TCD. A mixture of H 2 , CO 2 , and CH 4 gas was produced. Quantitative analysis of the total organic carbon in the liquid residue indicated 67% carbon gasification efficiency at 330 °C. Qualitative analyses of liquid residues showed that the main decomposition products in the liquid phase were alcohols and carboxylic acids. It was shown that the hydrogen fuel could be efficiently generated from biomass.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,231

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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