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Enregistrement W4390470885 · doi:10.3390/ma17010226

Possible Options for Utilization of EU Biomass Waste: Pyrolysis Char, Calorific Value and Ash Content

2023· article· en· W4390470885 sur OpenAlexaff
Ewa M. Iwanek, Urszula Nietrzeba, M. Pietras, Aleksandra Marciniak, Gustaw Głuski, Jakub Hupka, Miłosz Szymajda, Jakub Kamiński, Cezary Szerewicz, Aleksandra Goździk, Donald W. Kirk

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPolitechnika Warszawska
Mots-clésBiocharBiomass (ecology)Heat of combustionWaste managementEnvironmental scienceCombustionCharRaw materialPyrolysisTorrefactionPulp and paper industryChemistryAgronomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of biomass as a co-feed in coal power plants and in standalone biomass power plants, as well as in char production for soil remediation, is a currently important issue. This paper reports on the investigation of biochar formation from agricultural waste crops that are used for soil upgrading, but which do not meet the standards of EU crops, as well as largescale food processing waste. These were compared to test results from basket willow, which is commonly used for energy generation. Food industry waste is often produced in cities on a large scale and is generally easier to process due to lack of other stream components. The key parameters, namely, the content of volatiles, energy content of the formed biochar and the composition of the ash, were determined for a number of herbaceous materials locally available in the European Union. All of them can be used as a cheap source of biochar. A novel procedure of capturing volatiles and hence minimizing the PAH content in the biochar, as well as enabling the recovery of energy from the volatiles is presented. Knowledge of the composition and form of elements in ash is very important for designing ash management systems if co-combustion is implemented. The aim of this study was to determine if the types of biomass are better suited for biochar production or energy generation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,349

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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