Uncertainty Quantification of Biomass Composition Variability Effect on Moving-Grate Bed Combustion: An Experiment-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Solid biomass combustors are being increasingly deployed for energy supply to help reduce global greenhouse gas emissions, despite the fact that they still suffer from some uncontrolled deflections. Biomass composition variability is a factor that can provoke uncertainty in combustion properties, although it has not been sufficiently studied so far. This paper quantifies the impact of fuel composition variability on thermal and emission aspects of biomass combustion properties in a moving-grate boiler. A one-dimensional transient numerical model of the biomass bed combustion is developed. A set of thermogravimetric analysis experiments on randomly selected biomass pellets are conducted to determine the proximate analysis of the particles. The expected mean value and corresponding standard deviation of fuel particle composition are included in the combustion model in order to analyze the boiler operation data under uncertainty conditions. From this study, it was generally concluded that the fuel combustion properties are profoundly affected by char content, more than moisture and volatile matters. High char content creates less uncertainty, whereas the main source of uncertainty arises from moisture variability. Heat generation from the boiler varies up to 6.7 and 10.7% for wood pellets and bamboo chips, respectively. The flame-temperature fluctuation resulting from composition variability is negligible for both fuel cases. The mean ignition rate for wood pellets can deviate up to 9%, and it increases to 11% for bamboo. Eventually, NO x emission from biomass combustion is vigorously influenced by volatile content variability. This study intuitively concludes that using processed biochar in the combustion system not only improves heat production but also limits uncertainty to a great extent.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».