Co-processing of Raw and Hydrotreated HTL Biocrudes with Heavy Gas Oil: Impact on Catalyst Properties and Product Quality
Notice bibliographique
Résumé
Hydrothermal liquefaction (HTL) of biomass produces biocrude with a high oxygen content, leading to blending and miscibility challenges with petroleum fuels. Co-processing biocrudes with refinery streams improves sustainability but can accelerate catalyst deactivation and cause solid or coke formation during secondary processing. To address these issues, biocrude derived from the HTL of canola and mustard meal (1:3 wt./wt %) was upgraded via hydrotreatment. NiMo catalysts supported on sawdust-derived hydrochar reduced the oxygen content from 9.2 to 3.2 wt %. Blends of raw and hydrotreated biocrude with hydrotreated heavy gas oil (HHGO) were prepared at 2, 5, and 10 wt %. These blends were characterized before and after co-processing with NiMo catalysts. Nonhomogeneous phase was observed in the blends before co-processing. After co-processing, the blends showed improved homogeneity and miscibility. TGA analysis was used to identify the coke content and the possible regeneration temperature. Coke formation for 10% raw biocrude blends was 8.3 wt %, whereas 10% hydrotreated biocrude blends had a lower coke content of 4.3 wt %. Increasing the blending ratio led to higher coke formation. Raman spectroscopic analysis confirmed the presence of amorphous soft coke and graphitic coke, while NMR analysis identified aliphatic and aromatic structures in the coke deposits. Pretreating HTL biocrude can help minimize problematic oxygen compounds and reduce catalyst deactivation during co-processing. The combination of improved blend stability, inhibition of polymerization, lower viscosity, and good compatibility at low blend ratios indicates that hydrotreated biocrudes could be viable for refinery use.
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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 ».