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Enregistrement W4396631807 · doi:10.1016/j.enconman.2024.118474

Novel Hydrogen and Biomethanol Production From Pinecone Biomass Using an Integrated Steam Gasification System

2024· article· en· W4396631807 sur OpenAlexaff
Hilal Sayhan Akci Turgut, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueEnergy Conversion and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionBiomass (ecology)Waste managementEnvironmental scienceBiomass gasificationHydrogenSteam reformingProduction (economics)ChemistryPulp and paper industryBiofuelEngineeringOrganic chemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study develops a new biomass-based integrated energy system where a steam gasification process is considered for hydrogen and biomethanol production in a viable manner using woody bioresources from pinecones. The modeling and simulation studies are performed using both The Aspen Plus and Matlab software packages in a combined manner to practically investigate the integrated system's operating and management conditions and potential performance for a strategically identified location in British Columbia where bioresources are widely available, and there is a strong need to create a value out of these. The emphasis is on three main stages: gasification, syngas post-treatment, and methanol production. This comprehensive approach ensures an in-depth understanding of the production process, from resource extraction to end-product progress. A key aspect of the study is estimating essential flow rates, notably CO2, H2, and CH4O, in various operational conditions. The analysis goes beyond product yields, providing a thorough evaluation of mass flow rates for all streams in the system. This enables a more sophisticated evaluation of performance under various operating situations and component varieties. The integrated system's performance is evaluated using rigorous thermodynamic studies. This analytical technique provides details on the efficiencies and environmental impacts of the proposed system. The simulation findings show that the existing system can produce 0.17 kg/s methanol and 0.025 kg/s hydrogen. These findings establish a foundation for further improvement and scalability of the integrated system for practical applications. The study not only helps advance the field of renewable energy era but also provides a practical and sustainable solution to the pressing issue of pine beetle infestation, demonstrating the possibility of combining technology and ecology to benefit the environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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