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Enregistrement W4415431158 · doi:10.1016/j.enconman.2025.120687

Stabilized Pyrolytic Lignin-in-Vacuum gas oil emulsions for enhanced cracking Co-Processing Performance: Emulsification Strategies and product yield characterization

2025· article· en· W4415431158 sur OpenAlexafffund
Ziting Sun, Jing Shen, Natalia Semagina, Nobuo Maeda, Jing Liu

Notice bibliographique

RevueEnergy Conversion and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute for Oil Sands Innovation, University of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmulsionPyrolysisCokeDodecylbenzeneEmulsified fuelYield (engineering)Pyrolytic carbonCrackingThermal stability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A novel strategy for stabilizing PL-in-VGO emulsions by optimizing co-solvent and surfactant selection. • The emulsion maintained stability for 150 min at 50 °C. • Emulsification suppressed phase separation, preserving liquid product stability for over five months. • Catalytic cracking of the emulsion yielded higher-quality fuel than thermal cracking. • PL-in-VGO emulsions enhance biocrude upgrading efficiency and offer a scalable route to conventional FPO co-processing. Co-processing fast pyrolysis oil (FPO) with petroleum fuels faces challenges due to its high acidity, high oxygen content, poor miscibility, and corrosion risks. Pyrolytic lignin (PL), a key FPO fraction, offers lower oxygen content, reduced acidity, and higher heating value, making it a promising alternative for co-processing. This study introduces a novel strategy for stabilizing PL-in-vacuum gas oil (VGO) emulsions and evaluates their co-processing feasibility via thermal and zeolite-catalyzed cracking. The solubility parameter was employed as a guiding criterion for selecting an optimal co-solvent system. A mixed co-solvent of 10 wt% acetone and 90 wt% hexanol demonstrated superior emulsification performance, while sodium dodecylbenzene sulfonate (SDBS) emerged as the most effective surfactant, achieving a stable emulsion for 150 min at 50 °C at PL:VGO:co-solvent:SDBS ratio of 1:4:1:1 (w/w). Emulsified feeds enhanced upgrading performance, lowering coke (6.6 wt% vs 19.0 wt%) and gas yield (24.0 wt% vs 29.0 wt%), and increasing liquid yield (69.4 wt% vs 52.0 wt%) compared to PL alone. Compared to physical blends, emulsions also reduced coke (6.6 wt% vs. 7.6 wt%) and prevented phase separation in liquid products. Thermal cracking of the emulsions reduced coke formation and increased liquid yield, while catalytic cracking produced higher-quality liquid product. Higher catalytic cracking temperatures (530 °C vs 400 °C) favored gas over liquid yields. The results demonstrate, for the first time, that PL/VGO emulsions improve biocrude upgrading efficiency and offer a scalable alternative to conventional FPO co-processing, providing a viable pathway for integrating biomass-derived feedstocks into existing refinery infrastructures.

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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,551

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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