The Production of Renewable Fuels Sago Dregs and Low-Density Polyethylene by Pyrolysis and its Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Biomass has been suggested as a sustainable alternative to substitute fossil fuels. Based on the pyrolysis method, the biomass would be converted into energy through decomposition by thermal degradation under an inert atmosphere, resulting in charcoal, liquid, and gas products. The quality of oils is effectively enhanced through the pyrolysis of lignocellulosic biomass and plastic due to the facilitation of deoxygenation by plastics. This study investigates the impact of incorporating low-density polyethylene (LDPE) plastic in co-pyrolysis with sago dregs (SDs) waste. Pyrolysis of SDs and LDPE mixtures with ratios of 5:1, 4:2, 3:3, 2:4, and 1:5 at various temperatures of 375°C, 425°C, and 475°C. The maximum oil yield obtained for SDs and LDPE pyrolysis was 44.94%. The calorific value (CV) of all observed compositions is a minimum of 10,579.57 kcal kg-1 and a maximum of 11,545.21 kcal kg-1. The gas chromatography-mass spectroscopy (GC-MS) analysis confirmed the interaction between SDs and LDPE on co-pyrolysis. The addition of LDPE will produce rich aliphatic and aromatic compounds, like the proportions of alkanes (45.53%), alkenes (30.62%), alcohol (0.4%), and benzene (17.68%). Co-pyrolysis of SDs and LDPE promotes enhanced oil production by reducing oxygenated compounds and increasing hydrocarbon compounds.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».