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Enregistrement W4413154090 · doi:10.1016/j.biombioe.2025.108263

Hydrogen production via sorbent-enhanced gasification of hydrothermally carbonized wood residues

2025· article· en· W4413154090 sur OpenAlexafffund
Sanusi B. Akintunde, Norbert Onen Rubangakene, Shakirudeen A. Salaudeen

Notice bibliographique

RevueBiomass and Bioenergy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésSorbentCarbonizationHydrogen productionMaterials scienceChemical engineeringWaste managementHydrogenPulp and paper industryChemistryOrganic chemistryAdsorptionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biohydrogen and syngas are promising biofuels to mitigate the environmental challenges of fossil fuel emissions. Biofuels harnessed from biomass resources like spruce-pine-fir (SPF) residues, can sustainably contribute to achieving the global net-zero emission goals. This study investigates the hydrothermal carbonization (HTC) of SPF residue and models sorbent-enhanced steam gasification of SPF and its hydrochars (SPFHC_180, SPFHC_220, SPFHC_260) using calcium oxide as the CO 2 sorbent. The gasification temperature, pressure, steam-to-biomass ratio (SBR) and CaO-to-biomass ratio (CBR) were investigated to maximize syngas' hydrogen and energy content. Hydrochars' energy improved by 52 % (SPFHC_260), 22 % (SPFHC_220), and 9 % (SPFHC_180), with HTC temperature respectively, while reducing the ash content. CaO improved the H 2 content of the syngas up to 74.24 % (SPFHC_260), 82.98 % (SPFHC_220), 89.59 % (SPFHC_180) and 91.34 % (raw SPF gasification) while reducing the CO 2 by 98 % (all feeds). SBR increase raised the CO 2 concentration to 17.11 vol% (SPFHC_260), 17.58 vol% (SPFHC_220), 17.19 vol% (SPFHC_180), and 16.20 vol% (raw SPF). Higher gasification temperature maximized CO to 41.70 vol% (SPFHC_260), 35.41 vol% (SPFHC_220), 32.52 vol% (SPFHC_180), and 31.10 vol% (raw SPF). The rise in gasification pressure improved the syngas’ lower heating value (LHV) to a peak of 20.69 MJ/Nm 3 (SPFHC_260), 19.20 MJ/Nm 3 (SPFHC_220), 18.20 MJ/Nm 3 (SPFHC_180), and 17.95 MJ/Nm 3 (raw SPF). Combining HTC with sorbent-enhanced gasification of biomass has a scalable potential for energy-rich and hydrogen-rich syngas production. • HTC improved hydrochar's energy and carbon content by 52 % and 58 % respectively. • CaO reduced CO 2 content by 98 % in syngas via in-situ adsorption. • CO 2 capture boosted syngas' H 2 content to 74.24 % (hydrochar) and 91.34 % (raw SPF). • Steam-to-biomass ratio significantly influenced CO 2 and CO in syngas composition. • Combined HTC and sorbent-enhanced gasification offer efficient hydrogen production.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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