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Enregistrement W4360612787 · doi:10.18280/rcma.330106

Characterization of Adansonia Digitata (Baobab Wood) Bio‑Oil and Biochar Produced Using a Fixed-Bed Tubular Reactor

2023· article· en· W4360612787 sur OpenAlexvenueno aff
J.A. Oyebanji, Anthony O. Onokwai, Imhade P. Okokpujie

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharHeat of combustionPyrolysisCharBiomass (ecology)BiofuelChemistryCarbon fibersPulp and paper industryFourier transform infrared spectroscopyNuclear chemistryMaterials scienceChemical engineeringOrganic chemistryCombustionWaste managementAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of the characterization of Adansonia digitata biomass from pyrolysis in a fixed-bed tubular carbon steel reactor at temperatures of 400℃ to 700℃. Firstly, proximate, ultimate, and heating value analyses of the raw biomass were obtained prior to experimental runs via the fast pyrolysis process; thereafter, the quality of the bio-oil and biochar yields for bioenergy and industrial applications was investigated using the following analyses: higher heating values (HHV), lower heating values (LHV), scanning electron microscopy (SEM), and Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). Optimum bio-oil (52.70 wt%) and bio-char (40 wt%) yields were obtained at temperatures of 500 and 400℃, respectively. GC-MS analysis of the yielded biooil revealed a higher percentage of oleic acid, phenol, methanol, and ketone among the fuel compositions, whereas the bio-oil chemical composition includes carbon (70.99%), hydrogen (13.40%), nitrogen (0.54%), oxygen (15.01%), and sulfur (0.06%), flash (81) and pour points (-7) for bio-oil with HHV (30.75 MJ/kg) and LHV (27). The results obtained demonstrated that the properties of products can serve as a waste management strategy, sorbent, soil enhancer, and biofuel industry application.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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