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Enregistrement W4404734770 · doi:10.1016/j.biortech.2024.131876

Hot syngas cleanup for pilot two-stage fluidized bed steam-oxygen biomass gasification plant

2024· article· en· W4404734770 sur OpenAlexafffund
Zhijie Fu, Nazanin Charchi Aghdam, Sahand Nekoeian, Jing He, Long Cheng, Shida Liu, Lei Zhang, Junnan Chao, Xiaoyang Wei, Bhavya Nagda, Yumeng Zhang, Zhangke Ma, Naoko Ellis, Xiaotao Bi, Kevin J. Smith, Jim Lim, Robert Legros, Wenli Duo

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensFPInnovationsPolytechnique MontréalUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaChina University of Mining and TechnologyMitacs
Mots-clésSyngasWaste managementFluidized bedBiomass (ecology)Integrated gasification combined cycleEnvironmental scienceBiomass gasificationFluidized bed combustionPilot plantChemical looping combustionChemistryBiofuelEngineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A 30 kg/h pilot-scale biomass gasification was designed and built for renewable natural gas production • Hot syngas cleanup is conducted for pilot fluidized bed biomass gasification plant • An iron-based bauxite residue catalyst is developed and tested for tar cracking • Tar content in real syngas decreased from 2.6–27.7 to 0.10–0.65 g/Nm 3 Biomass gasification as a renewable energy technology has been a widely explored research and development area. The efficient and economic removal of harmful components, particularly tars, in raw syngas from the biomass gasifier is still a major challenge. In this study, a novel two-stage fluidized bed pilot-scale gasifier has been developed to enhance the steam-oxygen biomass gasification to generate low-tar syngas; while, a prototype hot syngas cleanup system has been designed, built and tested to further reduce the tar content and purify the syngas from the biomass gasifier for downstream applications. The results showed that the tar removal efficiency by a catalytic tar cracker using an iron-based bauxite residue derived catalyst prepared in-house can reach 82.8–98.0% at reaction temperatures of 678–801°C, and 90.6–98.0% at 784–801°C, respectively. Furthermore, the tar content of the cleaned syngas can be as low as 0.10–0.65 g/Nm 3 when the raw syngas tar content is 2.59–27.71 g/Nm 3 . In the case of syngas composition, H 2 content ranged from 32.7% to 48.0%, CH 4 from 2.8% to 4.8%, CO from 26.3% to 35.7%, and CO 2 from 18.4% to 33.9%. The H 2 /CO molar ratio varies from 1.0 to 1.8, requiring the application of the water–gas shift reaction to increase the H 2 /CO ratio to 3 for downstream methanation to produce renewable natural gas.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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