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Enregistrement W4404874361 · doi:10.1016/j.indcrop.2024.120134

Insight into the production factors influencing the physicochemical properties of densified briquettes comprising wood shavings and rice husk

2024· article· en· W4404874361 sur OpenAlexafffund
Brice Martial Kamdem, R. Lemaire, Josiane Nikiema

Notice bibliographique

RevueIndustrial Crops and Products · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHuskBriquettePulp and paper industryBioenergyProduction (economics)ChemistryBiofuelEnvironmental scienceAgronomyWaste managementBotanyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work aims at elucidating the impact of various densification parameters on the physicochemical and combustion properties of fuel briquettes issued from the co-processing of wood shavings (W) and rice husks (RH) using a mechanical piston press machine. To that end, a design of experiments integrating three feeding speeds (15.76, 18.56, and 21.73 mm·s −1 ), two wood particle sizes (< 7 mm and between 7 and 10 mm) and six different RH contents ranging from 0 to 100 wt% was built. The obtained results showed that all the above operating factors influence the apparent density of the produced briquettes. Values ranging from 1143 to 1247 kg·m −3 were notably measured, with the highest one determined when considering a low feeding speed, small wood particles and an RH proportion of 80 wt%. While increasing the RH content led to an increase in the briquette density, the obtained results also showed that the higher the RH content, the lower the water resistance index. Measured values indeed went from 94 % on average for pure wood to ⁓85 % for pure RH, attesting to the potential challenge associated with the storage of briquettes containing high RH contents. As for the net calorific value, it was shown to rise from ⁓11 to ⁓ 16 MJ·kg −1 when varying the proportion of wood between 0 and 100 wt%. This trend was especially traced to an increase of the wt% of volatile matters in the produced briquettes accompanied by a decrease of their ash content. Combustion tests performed with different briquette samples then allowed inferring burning rates between 10.9 and 13.4 g·min −1 , specific fuel consumptions ranging from 115.8 to 138.4 g·l −1 and combustion efficiencies of around 12 %. As highlights, these tests demonstrated that the higher the wood content, the higher the burning rate, the lower the specific fuel consumption and the higher the combustion efficiency. Finally, two tested briquette formulations containing 80 and 100 wt% of wood were shown to have better combustion properties than a commercial firewood used for comparison. Total greenhouse gas (CO 2 and CH 4 ) emissions were even found to be reduced by 9.4 % when burning the RH-containing sample instead of firewood, while providing the same amount of sensible heat to a 3-l volume of water. These findings thus highlight the potential interest of beneficiating biomass wastes into briquettes for heat generation, further noting that the development of this type of alternative energy carrier offers multiple advantages in terms of waste management, reduction of the deforestation induced by the intensive use of firewood and mitigation of climate change through a potential reduction greenhouse gas emissions. • Strengths and weaknesses of briquettes produced from wood and rice husk are analyzed. • The impact of the densification parameters on the briquette quality is characterized. • Rice husk increases the briquette density but reduces the water resistance index. • High wood proportions foster the production of more reactive and easily ignited fuels. • GHG emissions can be reduced when burning the produced briquettes instead of firewood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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