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Enregistrement W3108980633 · doi:10.3390/en13236352

Operation Adaptation of Moving Bed Biomass Combustors under Various Waste Fuel Conditions

2020· article· en· W3108980633 sur OpenAlexaff
Mohammad Hosseini Rahdar, Fuzhan Nasiri

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefuse-derived fuelPelletsWaste managementBoiler (water heating)Environmental scienceFossil fuelBiomass (ecology)IncinerationEnvironmental engineeringEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes a moving grate biomass boiler operating with three alternative waste fuels, including biomass pellets, wood waste, and refuse-derived fuel (RDF) from a combination of thermal, economic, and environmental perspectives. The focus of this paper is on system functionality adaptation to retrofit the current systems operational conditions. A one-dimensional numerical bed model integrated with a black-box overbed model was developed to carefully investigate the fuel bed’s thermal characteristics, as well as the boiler’s output. According to the results, the system operates more efficiently under the biomass pellets feeding and annually generates 548 GJ heat, while it drops significantly in other scenarios. The system was economically evaluated based on a 25-year life cycle cost analysis. Subsequently, an internal rate of return (IRR) of 36% was calculated for biomass pellets, while the value reduced by 50% and 27% regarding wood waste and RDF, respectively. The fuel cost was identified as the main contributor to the total life cycle cost of the heating system, regardless of which feeding fuel was utilized. A long-term environmental impacts assessment of the boiler operation emerged, to show how plant-based fuels can significantly decrease the impacts of climate change that have originated from fossil fuel usage. The current study concludes that all the proposed scenarios are feasible to different degrees, and can extensively benefit a diverse set of energy sectors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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