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Enregistrement W3134346047 · doi:10.3390/su13063069

Moisture Content Impact on Properties of Briquette Produced from Rice Husk Waste

2021· article· en· W3134346047 sur OpenAlexaff
Anwar Ameen Hezam Saeed, Noorfidza Yub Harun, Muhammad Roil Bilad, Muhammad T. Afzal, Ashak Mahmud Parvez, Farah Amelia Shahirah Roslan, Syahirah Abdul Rahim, Vimmal Desiga Vinayagam, Haruna Kolawole Afolabi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesYayasan UTPUniversiti Teknologi Petronas
Mots-clésBriquetteHuskWater contentCompressive strengthMaterials scienceMoistureHeat of combustionPulp and paper industryBulk densityDurabilityCombustionUltimate tensile strengthWaste managementComposite materialEnvironmental scienceCoalChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An agricultural waste-based source of energy in the form of briquettes from rice husk has emerged as an alternative energy source. However, rice husk-based briquette has a low bulk density and moisture content, resulting in low durability. This study investigated the effect of initial moisture contents of 12%, 14%, and 16% of rice husk-based briquettes blended with 10 wt% of kraft lignin on their chemical and physical characteristics. The briquetting was done using a hand push manual die compressor. The briquette properties were evaluated by performing chemical (ultimate and proximate analysis, thermogravimetric analysis), physical (density, durability, compressive strength, and surface morphology) analyses. The durability values of all briquette samples were above 95%, meeting the standard with good compressive strength, surface morphology, and acceptable density range. The briquette made from the blend with 14% moisture content showed the highest calorific value of 17.688 MJ kg−1, thanks to its desirable morphology and good porosity range, which facilitates the transport of air for combustion. Overall, this study proved the approach of enhancing the quality of briquettes from rice husk by controlling the moisture content.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations78
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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