Enhancing In Situ Burning With Ferrocene for Improved Combustion and Reduced Smoke Production
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In situ burning (ISB) is an efficient response strategy for oil spills; however, incomplete combustion and excessive smoke production hinder its wider application. In this study, the effectiveness of using ferrocene as additives to improve the thermal behaviors and kinetics of combustion of different crude oils (Hibernia, Hebron, Dilbit and Bitumen) and commercial Diesel was investigated using thermogravimetric analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC) techniques under atmospheric air condition. The TGA and DSC results revealed that the addition of 1.0 wt% ferrocene to crude oils and Diesel lowered the combustion oxidation reaction temperature up to 80°C, indicating reduced resistance and thermodynamic demand during ISB experiments. Iso‐conversional kinetic modeling using Ozawa–Flynn–Wall (OFW) and Kissinger–Akahira–Sunose (KAS) showed a reduction in apparent activation energy ( E a ) up to 35–50 kJ mol − ¹ in Hibernia and Hebron, 87–182 kJ mol⁻¹ in Bitumen, and 12 kJ mol − ¹ in Diesel, confirming enhanced ignition and reaction rates, whereas Dilbit exhibited a slight increase (~up to 2.6 kJ mol − ¹). To better understand oil oxidation behavior and mechanisms during ISB, TG‐FTIR (Fourier transform infrared spectroscopy) system was employed to analyze the evolved gases at various temperature stages. It was revealed that ferrocene facilitated oxygen addition, bond scission and decarboxylation reactions, resulting into enhanced breakdown of complex, high‐boiling‐point oxygenated hydrocarbons during ISB. Hence, ferrocene hindered the aggregation of molecular species into larger compounds, resulting in less smoke production in ISB and these findings will inform future ISB experiments in open water bodies.
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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 ».