Oxy-polishing of gas from chemical looping combustion: Fuel-nitrogen transformation and model-aided gas purity optimization
Notice bibliographique
Résumé
• Zero-dimensional oxy-polishing reactor model is made and validated with 100 kW data. • The model can extract the detailed reaction path for many gases. • Useful information for oxy-polishing optimization was got with the reactor model. • Coal-biomass mixing combustion was demonstrated with a 100 kW CLC pilot. Chemical looping combustion (CLC) is a carbon capture technology for heat, power and hydrogen production. This work focuses on fuel-nitrogen transformation in fuel reactor and its further conversion in oxy-polishing step of CLC system. A 100 kW CLC pilot equipped with an oxy-polishing chamber (called POC) was used to perform experiment study and a zero-dimensional reactor model combining elementary reaction kinetics was developed and used for oxy-polishing simulation and reaction path analyses. An ilmenite and a manganese ore called Sinaus were used as oxygen carriers, and a coal and a coal-biomass mixture are the fuels in the CLC tests. It was found that in the fuel reactor, part of the fuel-nitrogen was converted to NO and the rest remained as NH 3 which was then oxidized to NO in the POC. The concentrations of HCN and NO 2 were negligible in the fuel reactor and POC. According to the simulation, when the oxygen excess is too low it is difficult to reach 1150–1200 °C which are temperatures needed for oxidizing the unconverted fuel gases. In a reference case, a high conversion was reached when the overall oxygen ratio was above 1.03 and temperature above 925 °C. With a fuel reactor temperature of 950 °C, the oxygen demand needed could be up to around 8 %. Based on the model, optimal geometrical designs of the POC were proposed. With a gas residence time of 3 s in the POC, it was possible to decrease the content of impurities (O 2 , H 2 , CO, NO, CH 4 ) to 3.3 %.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».