Thermodynamic modelling of hydrogen production in sorbent‐enhanced biochar‐direct chemical looping process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen (H 2 ) has been widely considered the clean energy carrier of choice for emerging renewable energy generation technologies. However, H 2 is a secondary fuel mainly derived from natural gas. Over the past decades, research on developing H 2 production technology that reduces carbon emissions has gained momentum due to increasing atmospheric levels of carbon dioxide (CO 2 ). This study proposed a new sorption‐enhanced (SE) and biochar‐direct (BD) integrated chemical looping system for hydrogen production from biomass gasification, using iron oxide as an oxygen carrier, calcium oxide (CaO) as a CO 2 adsorbent, and biochar as a reducing agent. In this study, a thermodynamic model with the proposed sorbent‐enhanced biochar‐direct (SE‐BD) chemical looping hydrogen production (CLHP) process has been developed using an Aspen Plus simulator. The effect of important process parameters, including the reactor temperature, the syngas composition, and the molar feeding ratios of iron oxide/syngas, biochar/syngas, and CaO/syngas on the performance in terms of product gas composition, iron oxide conversion, H 2 yield, H 2 purity, and reactor heat demand has been evaluated. The simulation results show that the addition of biochar significantly enhances the overall hydrogen yield compared to the conventional CLHP process; whereas the addition of CaO‐sorbent was found to significantly improve the H 2 purity. Moreover, the exothermic lime carbonation further reduced the thermal requirements of the process. In addition, this thermodynamic simulation demonstrates that the sorbent‐enhanced biochar‐direct chemical looping hydrogen production (SE‐BD‐CLHP) process can achieve a wide operating window for complete iron oxide (Fe 3 O 4 ) reduction by adjusting the CaO and biochar feeding ratio.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».