Characterization of Adansonia Digitata (Baobab Wood) Bio‑Oil and Biochar Produced Using a Fixed-Bed Tubular Reactor
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of Adansonia digitat from pyrolysis in a fixed bed tubular carbon steel reactor between 400 to 700°C temperature range was investigated. The physicochemical properties of the raw biomass were determined, thereafter, the quality of the bio-oil and biochar yields for bioenergy and industrial applications were investigated using Higher Heating Value (HHV), Lower Heating Value (LHV), Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) and Scanning Electron Microscopy (SEM). Optimum bio-oil (52.70wt.%) and bio-char (40 wt.%) yields were obtained at a temperature of 500 0 C and 400 0 C respectively. GC-MS analysis of bio-oils showed a higher percentage of oleic acid, phenol, methanol, and ketone, fuel properties, and chemical composition of bio-oil as Carbon (70.99%), Hydrogen (13.40%), Nitrogen (0.54%), Oxygen (15.01) and sulfur (<0.06%), flash (81) and pour points (-7) bio-oil with HHV (30.75 MJ/kg) and LHV (27.83 MJ/kg), bio-char physicochemical properties show the percentage of Carbon (C), Hydrogen (H), Nitrogen (N), Oxygen (O) and sulfur (S) as the ultimate analysis results are 60.30, 24.21, 0.27, 15.20 and 0.02 respectively, while (8.70%), volatile matter (14.22%), Fixed carbon (75.47%) and ash content (1.60%) are the proximate analysis with HHV of 27.50MJ/kg, bio-char SEM result shows cloudy and cloggy formation with rapid efflorescence during pyrolysis process. The results of this analysis demonstrated that the properties of products can serve as a waste management strategy, sorbent, soil enhancer, and biofuel industry applications.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».