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Enregistrement W4409742527 · doi:10.1002/cjce.25702

Innovative approaches in adsorbent production through pyrolysis of waste biomass: Effective parameters, modifications, and techno‐economic analysis

2025· article· en· W4409742527 sur OpenAlexvenueno aff
Behnam Rezvani

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharPyrolysisBiomass (ecology)Environmental scienceWaste managementPollutionActivated carbonAdsorptionEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The growing demand for sustainable waste management solutions and protection of natural resources from pollution has increased interest in effective adsorbents. This study explores recent advancements in producing biochar and activated carbon derived from various waste biomass, including novel pyrolysis methods, such as microwave, flash, and vacuum pyrolysis. Moreover, innovative upgrading processes, such as ultrasound, electrochemical, and plasma modification, were assessed. This article also examines the role of chemical and physical modification in developing optimal pore structures and surface characteristics that improve pollutant removal efficiency. Key parameters that influence the effectiveness of pyrolysis were analyzed, such as temperature, heating rate, residence time, and reactor type. Furthermore, a techno‐economic analysis is presented, investigating the feasibility and cost‐effectiveness of biochar production. This comprehensive overview serves as a foundation for future research to advance the field of waste biomass‐derived adsorbents, with potential implications for pollution control and resource recovery.

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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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