Pyrolysis of spruce wood, wheat straw, switchgrass, miscanthus and swine manure using catalysts containing alkali and alkaline earth metals: thermogravimetric analysis and kinetic modeling
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the pyrolysis of 5 biomass types (spruce wood, wheat straw, switchgrass, miscanthus and swine manure) when being catalyzed by additives (NaCl, KCl, CaCl 2 and MgCl 2 ) containing alkali and alkaline earth metals (AAEMs). Thermogravimetric analyses (TGA) were carried out with raw samples and with catalyzed ones prepared by wet impregnation. 4 different heating rates (5, 10, 15 and 30 K min −1 ) were used, and the associated experimental data were modeled by implementing 3 isoconversional approaches (Kissinger–Akahira–Sunose (KAS), Flynn–Wall–Ozawa (OFW) and Friedman). The inferred rate constant parameters were then used to compute the variations of the conversion degree of the fuels versus the temperature while considering different reaction mechanisms commonly employed in the literature, including order-based, diffusion, geometrical, nucleation and power law models. As highlights, the results obtained revealed that AAEM catalysts shift the decomposition process to lower temperatures. Besides, conversion profiles computed using each tested modeling approach were found to properly reproduce the TGA results as long as order-based models were selected. An analysis of the kinetic parameters estimated when implementing the three above-listed isoconversional methods showed that the rate constants tend to increase when adding catalysts, with CaCl 2 and MgCl 2 being found to exhibit a stronger capacity to increase pyrolysis rates as compared to NaCl and KCl. Finally, a sensitivity analysis focusing on the impact of the catalyst load on the pyrolysis kinetics revealed a so-called saturation phenomenon indicating that the AAEMs tend to promote the conversion of biomass more effectively when the concentration of metal cation in the impregnating solution is relatively low (not higher than ⁓0.15 mol L −1 in the present work).
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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) | 0,000 | 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 ».