Oxygen dynamics in smouldering combustion: Impacts on reaction zones and biochar production
Notice bibliographique
Résumé
Smouldering has been widely applied as a cost-effective technology for soil remediation and waste treatment. However, its potential as a thermochemical process for producing high-value products (e.g., biochar), remains underexplored. In particular, the mechanisms governing reaction zone dynamics and the competition between oxidation and pyrolysis for biochar production in self-sustained smouldering require further investigation. This study addresses this knowledge gap through: (1) smouldering experiments across a range of inlet oxygen mass fractions, i.e., = 0.02 – 0.23, using a mixture of sand and crushed walnut shell as the fuel bed and (2) various analytical models to predict smouldering and cooling velocities based on energy distribution, leading to self-sustained biochar production. Altogether, this study demonstrates how oxygen strongly influenced key parameters such as smouldering velocity, temperature profile evolution, and energy distribution. The smouldering experiments were self-sustained at ≥ 0.03. By increasing from 0.03 to 0.23, the average smouldering velocity increased from 0.22 to 0.78 cm min -1 , respectively, and the average cooling velocity increased from 0.13 to 0.25 cm min -1 , respectively. Oxygen dilution led to a super-adiabatic condition near ≈ 0.06. At < 0.06 biochar production was achieved due to the limited availability of oxygen, which altered the energy distribution and shifted oxidation reactions behind peak temperatures. Altogether, this study provides valuable insights into key dynamics that further our understanding of smouldering science, which can be used to harness applied smouldering for sustainable production of high-value products like biochar.
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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 ».