Pretreatment Using Auto/Acid-Catalyzed Steam Explosion and Water Leaching to Upgrade the Fuel Properties of Wheat Straw for Pellet Production
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulosic biomass wastes are renewable carbon resources that can be available for conversion into biofuels. There is a growing interest in utilizing a broader range of alternative biomass feedstocks such as agri-crop residues aside from the traditional forest-origin wood residues for fuel pellet production. However, crop residues typically have low and inconsistent fuel quality. This paper investigated the effectiveness of the combined steam explosion and water leaching pretreatment techniques to upgrade the fuel properties of wheat straw. The experimental treatments involved auto-catalyzed steam explosion and acid-catalyzed steam with and without subsequent water leaching. Using steam explosion catalyzed by dilute H2SO4 at a low concentration of 0.5 wt%, results showed the highest ash, Si, and Ca removal efficiencies of 82.2%, 91.1%, and 74.3%, respectively. Moreover, there was significant improvement in fuel quality in terms of fuel ratio (0.34) and calorific value HHV (21.9 MJ/kg), as well as a pronounced increase in the comprehensive combustibility index at the devolatization stage, indicating better combustion characteristics. Overall, the results demonstrate that with adequate pretreatment, the quality of agri-pellets derived from wheat straw could potentially be on par with wood pellets that are utilized for heat and power generation and residential heating. To mitigate the dry matter loss due to steam explosion, future studies shall consider using the process effluent to produce biofuel.
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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 ».