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Enregistrement W4403214512 · doi:10.1021/acs.energyfuels.4c03039

Self-Energized Pyrolysis Process for Sustainable Biochar Production

2024· article· en· W4403214512 sur OpenAlexafffund
Javier Ordoñez-Loza, Hanieh Bamdad, S. Spataro, Sadegh Papari, Franco Berruti

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocharPyrolysisProduction (economics)Process (computing)Environmental scienceChemistryPulp and paper industryProcess engineeringWaste managementChemical engineeringComputer scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochar has sparked interest as a strategy for carbon capture and sequestration to offset carbon dioxide emissions, along with its various applications such as soil amendment, filler, catalyst, food/feed additive, or adsorbent. This interest is not merely a media-driven opportunity, but also stems from the ample availability of residual biomass and organic waste that can be transformed and integrated into production chains to reduce their environmental footprint. However, this interest attracts the adoption of production technologies that, while meeting the goal of carrying out the pyrolysis process, need to be environmentally sustainable. In this paper, a model based on laboratory-scale experimentation results is proposed and three fundamental stages of the industrial pyrolysis process for the sole production of biochar are explored: drying, pyrolysis itself, and the combustion of gases and vapors as an energy source. In this scenario, the production of pyrolysis liquids is avoided, eliminating the need for condensation equipment, reducing operating costs, and preventing handling problems and potential contamination of the biochar. Three types of biomasses were used experimentally to evaluate the yields and characteristics of the pyrolysis products: cocoa bean shells, white spruce bark, and poplar bark. Cocoa bean shells were then selected to investigate the sensitivity of the main model parameters. The study demonstrates that the combustion of gases and vapors produced during the pyrolysis process of dried feedstocks generates sufficient energy to sustain the process itself. The efficiency of the combustion process, the heat transfer to the pyrolysis reactor, and the input moisture of the biomass feedstock represent the critical parameters affecting the thermal sustainability of the process.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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