Biohydrogen Production by Catalytic Supercritical Water Gasification: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, supercritical water gasification of biocrude at different conditions was performed and compared to each other. Three scenarios were considered while treating biocrude originating from cattle manure (CM) and corn husk (CH), namely, uncatalyzed feedstock, catalyzed with 10% Ni–0.08% Ru/Al2O3 and finally catalyzed with 10% Ni–0.08% Ru/Al2O3–ZrO2. It was found that 10% Ni–0.08% Ru/Al2O3–ZrO2 has performed significantly better than the other two scenarios over the 5 hour run time with a 193 and 187% higher hydrogen yield compared to the uncatalyzed and 10% Ni–0.08% Ru/Al2O3 catalyzed scenarios, respectively. Compared to CM gasification in the presence of a 10% Ni–0.08% Ru/Al2O3–ZrO2 catalyst, the catalyst got deactivated because of the high phenol and furan content in the corn husk biocrude, therefore hydrogen yield performance fell significantly. It was observed that the carbon gasification efficiency of the biocrude was independent of temperature. In terms of carbon conversion, the equilibrium conditions for the biocrude considered were attained at lower temperature. A mechanistic model based on the Eley–Rideal method was devised and tested against the obtained data. The dissociation of adsorbed oxygenated hydrocarbon is found to be the rate-determining step with an average absolute deviation of 3.55%.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».