Corrosion Performance of Reactor Candidate Alloys During Hydrothermal Liquefaction (HTL) of Cellulose in a Batch Reactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrothermal liquefaction (HTL) is seen as a promising thermochemical approach to convert wet and waste biomass feedstocks into biocrude oils and other valuable chemicals. One of the critical technical barriers that must be addressed for the industrial deployment of HTL technology is the corrosion of process core equipment, especially the refining reactors, due to the presence of the hot-compressed water medium, applied alkali catalyst, and aggressive intermediate and final products (such as aggressive sulfur and/or chlorinated compounds, organic acids) generated during the conversion. In this study, the corrosion performance of two candidate alloys (UNS N06625 and UNS R20033) was investigated in a batch reactor containing hot-compressed water, 5 wt.% K2CO3 catalyst and cellulose (a typical model compound of lignocellulosic biomass). Certain amounts of organic acids and phenolic compounds were present in the produced oil, implying the change of environmental pH (from mild basic to near neutral) during the conversion. The two tested alloys experienced general oxidation associated with localized oxide peel-off or nodular oxidation. Due to its higher Cr content, UNS R20033 had a lower corrosion rate compared to UNS N06625 under the HTL of cellulose.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».