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Enregistrement W4398137857 · doi:10.1002/cjce.25307

A kinetics study of microwave pyrolysis of sewage sludge and corn stalk mixture

2024· article· en· W4398137857 sur OpenAlexaffvenue
Jushen Qu, Yang Liu, Jie Fu, Hejie Yu, Jianjun Dai, Xiaotao Bi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésStalkPyrolysisKineticsSewage sludgePulp and paper industryChemistryMicrowaveSewageWaste managementEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringBiologyOrganic chemistryEngineeringHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fast pyrolysis of sewage sludge (SS), corn stalk (CS), and their mixture under both direct and indirect microwave heating was carried out in a prototype microwave thermogravimetric reactor at high heating rates, 179 and 203 K/min, respectively. It was found that the samples could be heated up rapidly by direct microwave heating, while there is a temperature lag of the sample to the heated reactor wall in indirect heating. The Flynn–Wall–Ozawa (FWO) and Kissinger–Akahira–Sunose (KAS) methods were used to analyze the thermogravimetric data of SS, CS, and their mixture under direct microwave heating. When the FWO method was used, the average activation energies of SS, CS, and their mixture were obtained as 6.0, 18.9, and 39.8 kJ/mol, respectively. When the KAS method was used, the average activation energies of CS and mixture were 12.6 and 31.6 kJ/mol, respectively. Those values are much lower than reported under conventional heating, and likely result from the interaction of microwave irradiation and the biomass samples. The reaction kinetics of directly microwave‐heated biomass pyrolysis from this study provide essential data for modelling, scaling, and designing the microwave‐assisted in‐situ catalytic pyrolysis reactors with mixed biomass and catalyst particles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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