A parametric study through the modelling of hydrothermal gasification for hydrogen production from algal biomass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrothermal gasification (HTG) is applicable to high moisture content biomass feedstock such as wet microalgae. The key interests of this thermochemical processing are its ability to use whole algae instead of simply lipid extracts and to use a wide range of algal feedstocks. It employs water in the form of a reaction medium to disintegrate biomass into hydrogen gas. The products' composition and yields are a function of process parameters, namely feed concentration, pressure, and temperature. There is very limited literature available on model development to understand the impacts of various input parameters on the products of HTG. This study presents development of a detailed process model for HTG and the illustration of process parameters on the gas product yields. The approach includes developing the system model, identifying the key process parameters in the reactor setup that affect syngas yield, and understanding the overall process in terms of final product yield. A simulation of hydrothermal gasification based on thermodynamic equilibrium is studied. Based on the developed process model about 52.1 t/day of hydrogen can be produced from 500 t/day of wet algal biomass. This shows the potential of large‐scale hydrogen production through this process for hydrogen economy. The results from this study could be used by the gas processing industry and policymakers to determine the most feasible means of converting biomass‐based resources into gaseous fuels.
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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 ».