2-D modeling of torrefaction of a large biomass particle: effect of <i>L/D</i> ratio, internal convection and shrinkage
Notice bibliographique
Résumé
Torrefaction of a large biomass particle was investigated using a transient 2-D model, including primary and secondary reactions kinetics and heat transfer, internal convection, and shrinkage. The model predictions matched with the experimental results within +2%. Spatial and temporal distributions of temperature, residual mass fraction, velocity, and pressure inside the particle and the effect of reactor temperature, residence time, particle size, and shrinkage on the torrefaction behaviour were investigated. Evolution of moisture, volatiles and gases due to drying and torrefaction increase the pressure inside the particle, setting up a velocity field and internal convection. Average velocity and pressure reached a peak during the initial drying period due to moisture evolution, and a subsequent second peak due to the formation of volatiles and gases by torrefaction at a reactor temperature > 493 K. Internal convection influenced torrefaction significantly but the particle shrinkage did not impact it appreciably. The degree of overshoot of the particle center temperature above the reactor temperature increased with the reactor temperature and the particle diameter. Simulations suggest that a reactor temperature of 550 K and residence of about 30 min would be suitable for torrefaction of a particle with L = D = 25.4 mm.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».