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Enregistrement W4411103859 · doi:10.3390/engproc2024076108

Hydrothermal Liquefaction of Pulp and Paper Mill Residues for Biocrude Production

2025· article· en· W4411103859 sur OpenAlexafffund
Toluwanimi Adetunji, Mohammad Yusuf, Pali Rosha, Hussameldin Ibrahim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of Regina
Mots-clésHydrothermal liquefactionHydrothermal circulationPulp and paper industryPulp (tooth)LiquefactionPulp millWaste managementMillEnvironmental scienceChemistryBiofuelChemical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pulp and paper industry is one of the leading waste-generating industries globally. With the rich energy content of these wastes and many of these mills not paying attention/implementing efficient waste disposal methods, it has become imperative that research efforts on pulp and paper waste valorization be performed; hence this paper. Hydrothermal liquefaction (HTL) technology was adopted due to its ability to transform wet biomass into biocrude. The research studied the effects of reaction parameters such as temperature, residence time, feed concentration, and catalysts on the yield of biocrude. While central composite design (CCD) was used in the design of the experiments, response surface methodology (RSM) was utilized for their optimization. The optimum parametric conditions obtained were the following: temperature: 340 °C; residence time: 56min; and feed concentration: 5%. Zeolite (HZSM-5), gamma-alumina (γ-Al2O3), and activated carbon were utilized as catalysts, and their performances with respect to biocrude yield improvement were evaluated. The order of catalytic effect on the biocrude yield was γ-Al2O3 (25.65%) > HZSM-5 (23.18%) > activated carbon (21.94%). Catalyst characterization was performed on the fresh and spent catalysts to study their properties and to make informed inferences on their impacts on biocrude yield. Based on the findings from this research, necessary conclusions and recommendations for future work are presented.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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