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Enregistrement W3151715032 · doi:10.1139/tcsme-2020-0164

Performance and emission characteristics of a micro-gasifier-based cook stove using solid biomass, <i>Melia dubia</i> and <i>Casuarina</i>

2021· article· en· W3151715032 sur OpenAlexvenueno aff
U. Omsakthivel, T. Lakshmanan, S. Sekar, B. Stalin

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnna University
Mots-clésStoveWood gas generatorEnvironmental scienceCasuarinaBiomass (ecology)Pulp and paper industryWaste managementBotanyBiologyEcologyEngineeringCoal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many large-scale improved cooking stove systems have been introduced in various developing countries to replace existing obsolete conventional biomass cooking stoves. Improved cooker stoves exhibit higher performance and lower emissions. In this work, two solid biomass fuels, Melia dubia and Casuarina, were investigated on a dry basis in a forced micro-gasifier stove. The effect of the M. dubia and Casuarina fuels on the thermal efficiency and emission reduction of the forced micro-gasifier stove was analysed using the water boiling test protocol version 4.2.3. The experimental results revealed that the thermal efficiency of the micro-gasifier stove for the fuels M. dubia and Casuarina are 42% and 40%, respectively. The fuel consumption of the micro-gasifier stove was estimated to be 86 g/L for M. dubia and 90 g/L for Casuarina. The carbon monoxide and particulate matter emissions of M. dubia were slightly lower than those of Casuarina. Emissions of carbon monoxide and particulate matter were detected for M. dubia at 22 ppm and 0.05 mg/m3, respectively, and for Casuarina at 25 ppm and 0.07 mg/m3, respectively. The efficiency and emission values for the selected fuels, M. dubia and Casuarina, have shown promising results for the selected micro-gasifier stove.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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