Pre- and post-pyrolysis effects on iron impregnation of ultrasound pre-treated softwood biochar for potential catalysis applications
Notice bibliographique
Résumé
Slow pyrolysis is widely used to convert biomass into useable form of energy. Ultrasound pre-treatment assisted pyrolysis is a recently emerging methodology to improve the physicochemical properties of products derived. Biochar, the solid residues obtained from pyrolysis, is getting considerable attention because of its good physicochemical properties. Various modification techniques have been implemented on biochars to enhance their properties. Ultrasonic pre-treated wood biochar has showcased efficient surface and adsorption properties. Iron impregnated biochar is interesting as it has potentially proved the efficiency as an efficient low-cost catalyst. In this study, by combining the advantages of ultrasonic pre-treatment and iron impregnation, we have synthesized a series of Fe-impregnated biochar from softwood chips. Pre- and post-pyrolysis methods using a lab-scale pyrolyser had been implemented to compare the pyrolysis product yields and degree of impregnation. Biochars derived from ultrasound pre-treated woodchips by post pyrolysis demonstrated better impregnation of Fe ions on surface with better distribution of pyrolysis products such as biochar and biogas. The surface functionality of all ultrasound pre-treated biochars remained the same. However, post-pyrolysed samples at high frequency ultrasound pre-treatment showed better thermal stability. The chemical characteristics of these modified biochars are interesting and can indeed be used as a cost-effective replacement for various catalytic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».