Numerical Modeling of Biomass and Solid Waste-Based Syngas Fuels Combustion
Notice bibliographique
Résumé
The combustion of syngas fuels in gas turbine combustor is presented in this paper. The principal objective is to test the performance of the combustion process using non-conventional fuels produced from the gasification of biomass and solid waste. Three dimensional syngas combustion simulations were performed in this study. The mixture fraction/pdf and the P1 radiation models were used to model the non-premixed turbulent combustion. The syngas fuels are derived from the gasification of wood saw dust, wooden pellet and nonrecycled solid waste plastics. The effect of syngas fuel compositions and lower heating values on the combustion process was investigated. The power from the combustor was kept constant at 60 kW for all the syngas fuels tested in this study. The results show a decrease of the peak gas temperature inside the combustor for the syngas fuels compared to conventional fossil gas fuel. The peak gas temperature inside the combustor decreases by 16.1%, 19.8%, and 17.2% respectively for the syngas 1 (derived from plastic waste), syngas 2 (derived from wood saw dust) and syngas 3 (derived from wooden pellets) compared to natural gas fuel. The highest average NO mass fraction at the combustor exit was obtained with syngas 1 (plastic waste) compared to the other syngas fuels due to the high lower heating value. The highest average CO2 mass fraction at the exit of the combustor was obtained with syngas 2 (wood saw dust) compared to the other syngas due to the high amount of CO2 in the syngas fuel (15%).
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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 ».