Conversion of Mixed Waste of Wood and Plastic to Clean Fuels UsingPyrolysis in Nigeria – Numerical Study
Notice bibliographique
Résumé
Waste management is a major challenge in Nigeria, where around 32 million tons of waste is generated annually including 13 million tonnes of agricultural waste and 2.5 million tons of plastic waste. Currently, the waste management system is very inefficient where almost 70% of the waste ends up in landfills, sewers, beaches and water bodies causing serious environmental and health problems. This work numerically investigates the conversion of mixed wastes (wood and plastics) to produce clean and affordable solid, liquid and gaseous fuels that can be used for cooking, heating and electricity generation. Pyrolysis process which involves heating the waste at different rates in the absence of Oxygen has received significant research interest since it can convert various types of waste to clean fuels thus reducing fossil fuel consumption and CO2 emission. For example, wood waste can be converted to high-quality syngas, oil, and char while plastic waste can be converted to high-quality syngas, oil, light and heavy waxes. Also, it generates lower emissions compared to other waste conversion processes such as combustion, gasification, and plasma treatment. In this study, a numerical model is developed to simulate the pyrolysis process of mixed wood and plastic waste materials to predict the outputs in terms of char, syngas, oil and wax production. The model is based on the kinetics of the reactions associated with wood and plastic when subjected to different heating rates from 320 to 923 Kelvin for 20 minutes. Results showed that for 1kg of mixed waste (30% plastic and 70% wood) and after 20 minutes of heating, the output consists of 50.13% syngas, 8.35% oil, 9.5% char, 10.8% light Wax and 8.33% heavy wax. This modelling allows for controlling the output composition based on varying the input waste constituents which can optimize the waste conversion process.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».