Three‐dimensional numerical modelling of a fast fluidized bed biomass gasifier to generate energy from wastes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The modelling of a biomass fluidized bed gasification system, one of the most effective ways to produce energy from biomass resources and wastes, has been performed in this study. The effect of the turbulence phenomena, including calculations relating to flow turbulence, chemical fuel reactions, and energy and momentum exchange between multiple solid and gas phases, has been taken into account in the current research as a novel approach. A computational fluid dynamics case study model that combines equations with comprehensive geometry has been considered. Results have been compared with published operational records of an existing power plant to validate the model. The solid particle distribution, the velocity of the mixture and gas phase, the turbulent flow viscosity ratio, and the temperature distribution in the model indicated the accuracy of the simulation performance compared with the experimental studies. The production of the molar fraction of the constituent elements of the synthesis gas has been evaluated in transient conditions. Additionally, 35 s after the process began, the system's performance was estimated, and the results indicated the average molecular weights of hydrogen, carbon monoxide, carbon dioxide, and methane are 26%, 23%, 12.5%, and 3.3%, respectively, which presented high precision with the experimental results.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».