Thermal and mechanical characteristics of local firewood species and resulting charcoal produced by slow pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main source of fuel for domestic cooking applications in Sub-Saharan Africa is either locally available firewood species or charcoal produced by slow pyrolysis of these species. However, very few studies exist that characterize and quantify physical properties, burning rates, peak temperatures, and calorific values of typical firewood species and resulting charcoal fuels produced by slow pyrolysis. This study evaluated the mechanical and thermal properties of firewood and charcoal from five tree species namely:Dichrostachys cinerea,Morus Lactea,Piliostigma thonningii,Combretum molle, andAlbizia grandibracteata. Characterization was done by scanning electron microscopy, thermogravimetric analysis, bomb calorimetry, Fourier transform infrared spectroscopy, bulk density measurements, and durability, water boiling and absorption tests. SEM images showed the development of macropores on charcoal after slow pyrolysis. Peak temperatures during firewood and charcoal combustion ranged between 515.5–621.8 °C and 741.6–785.9 °C, respectively. Maximum flame temperatures ranged between 786.9–870.8 °C for firewood and 634.4–737.3 °C for charcoal. Bulk densities and calorific values of charcoal species were higher than those for firewood species. Drop strengths for firewood were all 100% while for charcoal were between 93.7 and 100%. Water boiling tests indicated that firewood fuel performed better that charcoal fuel for low amounts of water due to higher maximum flame temperatures obtained during combustion of firewood.
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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 | 0,001 | 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 ».