Techno-economic analysis of torrefied fuel pellet production from agricultural residue via integrated torrefaction and pelletization process
Notice bibliographique
Résumé
Torrefied pellets have gained more commercial importance due to their excellent performance in combustion, co-firing and gasification. The present investigation provides a conceptual design for torrefied fuel pellets production via combined torrefaction and pelletization technologies with and without additives. The entire design contains torrefaction unit, grinding, preparation of pellet formulation, pelletizing, and finally cooling of pellets. Two scenarios, scenario 1 (pelletization of torrefied biomass with additives) and scenario 2 (pelletization of torrefied biomass without any external additives) were tested and compared. The economic analysis suggests that both scenarios are profitable. Both scenarios were simulated using Aspen plus™, and economic feasibility was estimated using a complete cash flow analysis for a base case plant with 40,080 tonne/y capacity. For both cases, a discounted cash flow is a useful tool for estimating the minimal selling price for torrefied pellets as well as the capital investment, production cost and operating costs. The cost of the reactor used for torrefaction was found to be the most important component of combined torrefaction and pelletization system. The lowest selling price of generated torrefied pellets was found to be $103.4 and $105.1 per tonne at the plant gate for scenarios 1 and 2, respectively. Sensitivity analysis shows that, among all variable costs, labor cost has the highest influence on both net present value (NPV) and minimum selling price (MSP) in making pellets for both the scenarios. Furthermore, the internal rate of return was found to be25% and 22% at 10% discounted cash flow rate for scenarios 1 and 2, respectively. The framework that was created was found to lessen over-dependence on wood or fossil fuels and facilitate the promotion of bioenergy in rural areas.
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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 ».