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Enregistrement W4213044881 · doi:10.1016/j.jaap.2022.105479

Review on the catalytic effects of alkali and alkaline earth metals (AAEMs) including sodium, potassium, calcium and magnesium on the pyrolysis of lignocellulosic biomass and on the co-pyrolysis of coal with biomass

2022· article· en· W4213044881 sur OpenAlexaff
Wei Wang, R. Lemaire, Ammar Bensakhria, Denis Luart

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical and Applied Pyrolysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Lignocellulosic biomassPyrolysisCoalCharChemistryCatalysisContext (archaeology)Pyrolysis oilWaste managementPulp and paper industryEnvironmental scienceOrganic chemistryLigninEngineeringAgronomyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alongside the development of pyrolysis processes aimed at converting solid biomass into upgraded biofuels and biochemicals, interest has been growing in the analysis of the catalytic effects induced by inherent or externally added alkali and alkaline earth metals (AAEMs). These AAEMs greatly affect the thermal conversion of biomass, although their effects are only partly understood. Furthermore, while coal currently plays a major role in global energy demand, its massive use in a carbon-constrained world has prompted the need to identify alternative and carbon-neutral energy sources. In this context, the co-pyrolysis of biomass with coal has been shown to be a promising way to support the transition from fossil to renewable energy carriers. Because AAEMs can significantly impact such a co-processing approach, there is therefore the need for a firm understanding of their catalytic role. Consequently, and to examine and summarize the main research advances that have been made in this field, the present review first covers a description of the main properties of lignocellulosic biomass and coal, along with their decomposition processes. It then focuses on AAEM catalysts and on their impact on pyrolysis reaction pathways and kinetics. In terms of highlights, the review illustrates that the presence of inherent or impregnated AAEMs shifts the decomposition of biomass to lower temperatures while increasing the char and gas yields at the expense of bio-oil. Moreover, these effects depend significantly on the nature of the catalyst considered and on the way it is mixed with biomass. As examples, potassium tends to favor the production of low molecular weight compounds and gaseous species, magnesium promotes dehydration reactions, whereas calcium and magnesium oxides allow to upgrade volatiles by deoxygenation and deacidification. A discussion of pyrolysis reaction mechanisms is also proposed by reviewing the different pathways involved in the decomposition of the main components of biomass and coal, noting that the emphasis is particularly on the changes induced by AAEM catalysts. The synergistic effects between coal and biomass which are likely to enhance the co-pyrolysis process are then discussed. Eventually, a comprehensive reaction pathway is proposed to better explain the important role played by AAEM catalysts during primary and secondary pyrolysis reactions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations387
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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