Improving process sustainability in bio-oil transforming for biofuels and platform chemicals production: Valorization of the carbon residue
Notice bibliographique
Résumé
This work introduces a zero-waste approach to process biomass-derived raw bio-oil by addressing the valorization of the carbon residue that inevitably deposits, reducing the bio-oil conversion efficiency and leading to reactor-clogging issues. The study explores the feasibility of producing value-added porous material for removing pollutants from industrial wastewaters. An activated carbon with a specific surface area of 1070 m2 g−1 and a micropore volume of 0.41 mL g−1 was successfully produced through a simple thermochemical method involving pyrolysis, alkaline treatment, and carbonization. The impact that the activation method has on the nature, structure, and adsorption capacity of the material was assessed using methylene blue (MB) and hexavalent chromium (Cr-VI) as probe molecules. The activated carbon exhibited remarkable adsorption efficiency, achieving a removal ratio of 98 % for MB and 47 % for Cr-VI. Recyclability tests demonstrated a slight loss of adsorption capacity over multiple cycles. Kinetic studies, employing Surface Reaction Models and Mass Transfer Modeling, provide insights into adsorption rate-limiting steps. Chemisorption was identified as the most limiting stage, with physisorption and liquid film diffusion playing roles, particularly at short solid–liquid contact times. For longer contact times, intraparticle pore diffusion becomes the rate-controlling step due to the highly microporous nature of the activated carbon.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».