Thermodynamic, spectroscopic, and molecular characterization of rice straw biomass for use as biofuel feedstock
Notice bibliographique
Résumé
Abstract India is one of the leading producers of rice in the world. Gasification and pyrolysis are two thermochemical processes. In the gasification process, biomass is transformed into syngas, which serves as an energy source. This conversion occurs under high temperatures with a carefully regulated and restricted air supply. On the other hand, pyrolysis, which transpires at lower temperatures without the presence of air, generates pyrolysis oil as a by‐product. This oil can be further refined into liquid fuels. For the purpose of investigating the feasibility of biofuel production, the current study involved the characterization of rice straw biomass using various techniques such as thermogravimetry differential thermal analysis (TG/DTA), Fourier transform infrared (FTIR), carbon, hydrogen, nitrogen, sulphur and oxygen (CHNS/O), inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (ICP‐OES), among others. These analytical methods were employed to assess the potential of rice straw biomass for the production of biofuels. The existence of a significant amount of cellulose (32.1%), volatiles (approximately 67.06%), and high heating value (HHV) (13.18 MJKg −1 ) in rice straw inferred their capability to be used as feedstocks in the production of biofuel. The activation energy of approximately 173.20 KJ/Mol (Flynn Wall Ozawa [FWO]) indicated the viability of the burning process. From master plot ( Z ( α )) analysis, the experimental curve was seen passing through different theoretical curves, indicating the complex nature of the pyrolysis process for rice straw.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
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 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».