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Enregistrement W3042420213 · doi:10.15376/biores.15.3.6811-6825

Optimization of process variables for briquetting of biochar from corn stover

2020· article· en· W3042420213 sur OpenAlexaff
Wenqiao Jiao, Lope G. Tabil, Xin Mingjin, Yuqiu Song, Bowen Chi, Liyan Wu, Tianyou Chen, Jun Meng, Xuewei Bai

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharBriquetteCorn stoverMaterials scienceBiomass (ecology)Pulp and paper industryWater contentMoistureHeat of combustionBulk densityStoverResidence time (fluid dynamics)Environmental scienceCharcoalWaste managementPyrolysisBiofuelComposite materialAgronomyCoalSoil scienceCombustionChemistryMetallurgySoil waterGeotechnical engineeringCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instead of compressing biomass into briquettes, this study considers the compression of biochar. Densification is necessary for biochar to increase bulk density for convenience of handling, transportation, and storage. Response surface methodology was employed, and briquetting of biochar from corn stover was carried out in this study to investigate the effects of moisture content (at levels of 16, 17.6, 20, 22.4, and 24%), pressure (at levels of 21.5, 25, 30, 35, and 38.5 MPa), and residence time (at levels of 4, 6.4, 10, 13.6, and 16 s), on crushing resistance, dimensional stability of briquettes, and specific energy consumption of briquetting. The results showed that the effects of the variables on each evaluation index were significant (P < 0.01), the influence order was obtained, and the regression models are set up. The optimum condition for the briquetting process was moisture content of 18.5%, pressure of 38.5 MPa, and residence time of 4 s, giving mean values of the briquette crushing resistance of 49.9 N, dimensional stability of 93.8%, and specific energy consumption of briquetting of 4.41 MJ/t, respectively. The errors between the predicted values and the experimental values are all less than 5%.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,349

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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