Variability in Physical Properties of Logging and Sawmill Residues for Making Wood Pellets
Notice bibliographique
Résumé
Wood pellets are a versatile ingredient to produce bioenergy and bioproducts. Wood pellet manufacturing in Canada started as a way of using the excess sawdust from sawmilling operations. With the recent dwindling availability of sawdust and the growth in demand for wood pellets, the industry uses more non-sawdust woody biomass as feedstock. In this study, woody biomass materials received from nine wood pellet plants in British Columbia (BC) and Alberta were analyzed for their properties, especially those used for fractionating feedstock to make pellets. Half of the feedstock received at the plants was non-sawdust. Moisture contents varied from 10 to 60% wet basis, with the hog having an average of 50%. Ash contents ranged from 0.3 to 4% dry basis and were highest in the hog fraction. Bulk density varied from 50 to 450 kg/m3, with shavings having the lowest bulk density. Particle density ranged from 359 kg/m3 for infeed mix to 513 kg/m3 for sawdust. In total, 25% of particles received were larger than 25 mm. The extraneous materials (sand, dirt) in the infeed materials ranged from 0.03% to 1.2%, except for one hog sample (8.2%). Plant operators use mechanical fractionation and blending to meet the required ash content. In conclusion, further instrumental techniques to aid in fractionation should be developed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».