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Enregistrement W4313389531 · doi:10.1021/acs.energyfuels.2c03155

Performance Evaluation of Torrefaction Coupled with a Chemical Looping Gasification Process under Autothermal Conditions: Flexible Syngas Production from Biomass

2022· article· en· W4313389531 sur OpenAlexaff
Gen Liu, Rongjiang Zhang, Bo Zhang, Jingjun Liu, Zhiqiang Wu, Ziliang Wang, Fu Yang, Bolun Yang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesK. C. Wong Education FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSyngasTorrefactionBiomass (ecology)Heat of combustionPulp and paper industryChemical looping combustionYield (engineering)Environmental scienceWaste managementProcess engineeringChemistryMaterials scienceCombustionFluidized bedCatalysisPyrolysisOrganic chemistryEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, a coupled biomass torrefaction and chemical looping gasification (BTCLG) process was proposed, and process simulations were performed under autothermal conditions. The effects of operational parameters on product distribution with torrefaction temperatures from 240 to 300 °C, gasification temperatures from 700 to 880 °C, and steam/biomass (S/B) ratios from 0.5 to 1.5 were explored. The results showed that the process could stably operate under autothermal conditions. Torrefaction increased the syngas yield, heating value, and cold gas efficiency by 12.44, 5.11, and 36.73%, respectively. Moreover, it reduced the bed material circulation rate required for autothermal operation by 59.03%. At the torrefaction temperature of 240 °C, the syngas yield reached a maximum value of 0.78 Nm3/kg. Increases in the gasification temperature also positively impacted syngas production. However, the optimal gasification temperature was 810 °C based on the bed material circulation rate constraint. The syngas H2/CO ratio could be flexibly adjusted from 1.62 to 3.34 by changing the S/B ratio to meet downstream demands. Overall, the simulation results support the technical viability and demonstrate the excellent performance of the BTCLG process compared to the biomass CLG process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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