Partial Upgrading of Lignocellulosic Bio-Oil via Deep Catalytic Hydrotreating
Notice bibliographique
Résumé
According to the International Energy Agency, bioenergy accounts for one-tenth of the world's total primary energy supply and biofuel production is forecasted to increase 25% by 2024. The bio-oil is composed of a complex mixture of oxygenated compounds with a relatively high concentration of water. Compared to crude oil, bio-oil has high oxygen content, lower energy density, high acidity, high viscosity and water content. Submitting the bio-oil to atmospheric distillation at the refinery is not possible at this stage since the highly reactive compounds in the bio-oil will plug the distillation column at high temperatures, and moreover, high temperatures will accelerate the corrosion effect of the bio-oil in the refinery lines. Therefore, an upgrading step is necessary to make the bio-oil admissible to the refinery. The ultimate goal of this research is to produce biofuel equivalent to conventional fuels from lignocellulose-derived bio-oil. The main objective of this study is to reduce the oxygen content of the bio-oil via the catalytic hydrotreating process and to improve the quality of the upgraded oil. The effect of the process variables such as operating pressure, temperature and space velocity on the product quality was studied. The best results were obtained using CAT-M5, at 1750 psig, 370 C and 0.4 h-1 space velocity resulting in 77% reduction in oxygen content, 99.5% reduction in viscosity, 100% reduction in total acid number, 55% phenol conversion and 91% residue conversion. It was found that increasing pressure, unlike temperature, does not have a noticeable effect on microcarbon residue reduction, viscosity, and boiling point distribution of the product, but it improves the degree of deoxygenation and molar H/C ratio. Moreover, at temperatures higher than 350 C, hydrocracking along with hydrogenation notably improved the residue conversion, viscosity and MCR reduction. Comparing the performance of catalysts showed that CAT-M5, unlike CAT-M3, eliminated the solid precipitation in the products thanks to its large pore size. Furthermore, CAT-M5 had a higher residue conversion rate, MCR and viscosity reduction rate. In contrast, CAT-M3 had a better performance in deoxygenation and phenol conversion.
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 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 ».