Thermogravimetric Analysis and Kinetic Modeling of the AAEM-Catalyzed Pyrolysis of Woody Biomass
Notice bibliographique
Résumé
at four heating rates (5, 10, 15 and 30 °C/min). Obtained results showed that AAEM compounds promote the decomposition of biomass by reducing the initial and peak pyrolysis temperatures. More specifically, the catalytic effect of the alkaline earth metal was shown to be stronger than that of alkali metals. To further interpret the obtained trends, a kinetic modeling of measured data was realized using two isoconversional methods (the Ozawa-Flynn-Wall (OFW) and Kissinger-Akahira-Sunose (KAS) models). With a view to identifying a suitable reaction model, model fitting and master plot methods were considered to be coupled with the isoconversional modeling approaches. The 3-D diffusion reaction model has been identified as being well suited to properly simulate the evolution of the conversion degree of each sample as a function of the temperature. Furthermore, the kinetic parameters derived from the present modeling work highlighted significant decreases of the activation energies when impregnating wood with AAEM chlorides, thus corroborating the existence of catalytic effects shifting the decomposition process to lower temperatures. A survey of the speculated pathways allowing to account for the impact of AAEMs on the thermal degradation of woody biomass is eventually proposed to better interpret the trends identified in this work.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».