Optimization of microwave-assisted hydrothermal pretreatment and its effect on pyrolytic oil quality obtained by an auger reactor
Notice bibliographique
Résumé
Microwave-assisted hydrothermal (MHT) treatment of biomass has received significant attention owing to energy efficiency during internal energy transfer and the additional benefits to the hydrochar produced in terms of physicochemical composition. Therefore, this study proposes the combination of MHT pretreatment with the fast pyrolysis process, to evaluate and optimize the effect of this treatment on the quality of the hydrochar and, consequently, on the quality of the bio-oil. The optimization of MHT treatment using black spruce was carried out, followed by fast pyrolysis of the hydrochar produced under optimal conditions in an auger reactor at 550 °C to obtain a high-quality bio-oil. As a result, the pretreated biomass showed on the one hand a significant decrease in the ash content by 58% and 43% in the content of the extractives. While on the other hand, the obtained hydrochar showed an increase in the availability of cellulose by 18.5% as a consequence of the reduction in the content of hemicellulose. Accordingly, hydrochar showed an increase in thermal stability during pyrolysis and it produced a higher total bio-oil yield, increasing by 24%. Most importantly, the oil obtained showed a 35% reduction in moisture content. Chemical composition of the oil was qualitatively examined through GC-MS analysis. It was observed that the bio-oil showed a dramatic increase in the relative content of levoglucosan, by 127%. A bio-oil with the characteristics obtained would be a suitable candidate for use in boilers for heating purposes or chemical extraction.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».