Enhancing Efficiency of Coprocessing Forest Residue Derived HTL Biocrude with Vacuum Gas Oil: An Integrated Pretreatment Approach
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This work presents an integrated approach to pretreat hydrothermal liquefaction (HTL) biocrude, combining hydrodeoxygenation (HDO) with fractionation to improve coprocessing efficiency. HDO alone reduces total oxygen content in the biocrude but may leave resistant high-boiling components that can cause plugging and catalyst deactivation issues during coprocessing. Distillation or solvent treatment of the deoxygenated biocrude is proposed here as a supplementary step to address these problematic components. An HTL biocrude from forest residue was treated by HDO followed by either distillation or solvent treatment with toluene, and the two pretreated biocrudes were coprocessed with vacuum gas oil (VGO) at a 7.5 vol % blending ratio in a continuous hydroprocessing pilot plant. A test with pure VGO was also conducted to set a baseline for the study. Coprocessing of the biocrude subjected to HDO and solvent treatment required raising the reaction temperature by 9 °C over the baseline temperature for pure VGO to achieve the same level of sulfur removal, whereas the one treated by HDO and distillation matched the baseline performance without temperature adjustments, thus proving more effective in terms of reducing the impact of high-boiling biocrude components on catalyst activity. Throughout the ∼650 h of continuous operation, there were no signs of reactor plugging, unlike in our previous coprocessing study where the reactor was rapidly plugged with a similar biocrude that was only subjected to HDO. Biogenic content analysis demonstrated that in both cases over 95% of biogenic carbon was retained in the liquid product, whereas detailed hydrocarbon analysis revealed some compositional differences between the products. Altogether, the two combined approaches were found beneficial for coprocessing performance, with the one involving distillation being more effective to address catalyst poising effects.
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 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 ».