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Enregistrement W4415416005 · doi:10.1007/s12155-025-10884-2

Combustion Reactivity of Hydrochars Derived from Sugarcane Green Harvesting Residues via Hydrothermal Carbonization

2025· article· en· W4415416005 sur OpenAlexaff
Alexander Portilla-Amaguaña, Juan Barraza, Juan Guerrero-Pérez, Venu Babu Borugadda, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueBioEnergy Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversidad del Valle
Mots-clésHydrothermal carbonizationCombustionThermogravimetric analysisReactivity (psychology)Activation energyRaw materialDecompositionPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A non-isothermal thermogravimetric analysis was performed on hydrochars produced from sugarcane green harvesting residues (GHR) to assess their combustion reactivity. The Coats–Redfern method was employed to simulate conditions, determining kinetic parameters such as activation energy, pre-exponential factor, and reaction order, and assessing the reactivity of the hydrochars. Additionally, characteristic temperatures (ignition, peak, and burning) and combustion indices were identified. The hydrochars were produced at a rate of 12 °C/min with an airflow of 100 mL/min, reaching a maximum temperature of 900 °C. Results indicate that hydrochars produced at 300 °C with H 2 O/GHR ratios of 5:1 and 10:1 exhibit significantly elevated peak decomposition temperatures (447.1 °C and 465.4 °C, respectively) compared to 324.6 °C for the raw GHR, reflecting enhanced thermal stability. These hydrochars also showed a marked reduction in combustion reactivity indices—Di decreased from 12.3 to 3.78, Sn from 49.7 to 7.58, and Cx from 13.7 to 3.64—when compared to those produced at 200 °C. Furthermore, the activation energy increased substantially at 300 °C (40.92 and 38.00 kJ/mol) relative to raw GHR (21.05 kJ/mol) and HTC at 200 °C (≈25 kJ/mol), accompanied by higher pre-exponential factors, particularly for H–300–5 (31.25 min -1 ), indicating a shift in combustion kinetics and the formation of more recalcitrant, carbon-rich structures at higher HTC severity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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