All wastes/residues are not equal for hydrogen production via gasification: Impacts of feedstock properties on process parameters
Notice bibliographique
Résumé
Eight different waste streams are evaluated in a gasification process with carbon capture modeled using Aspen Plus®. The influence of the feedstock properties on various process parameters is analyzed and quantified. The waste properties that have the largest impact on the process are heating value, moisture content, and carbon content. The first two properties directly impact the feedstock amount and process conversion efficiencies. The carbon content influences the process parameter requirements for the gasifier and shift reactor, product yield and carbon emissions from the process. Energy requirements are dictated by the carbon content and net heating value of the feedstock. Based on these findings, correlations are developed for extrapolation to any waste residue for hydrogen production via gasification. Feedstocks with high carbon content (85–86 wt%), high heating value (>39 GJ/t dry) and low moisture content (<5 wt%) positively impact the hydrogen production process. • Feedstock LHV and moisture content dictate amount of feedstock required. • Linear relationship between syngas yield and feedstock carbon content. • Conversion efficiency increases as LHV increases and moisture content decreases. • Energy requirements are dictated by feedstock net heating value and carbon content. • CO 2 emissions decrease as feedstock carbon content increases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».