Spray Combustion Characteristics and Emissions of a Wood derived Fast Pyrolysis Liquid-ethanol Blend in a Pilot Stabilized Swirl Burner
Notice bibliographique
Résumé
Biomass fast pyrolysis liquid (bio-oil) is a cellulose based alternative fuel with the potential to displace fossil fuels in stationary heat and power applications. To better understand the combustion behavior and emissions of bio-oil, a 10 kW spray burner was designed and constructed. The effect of swirl, atomization quality, ignition source (pilot) energy, air/fuel preheat and equivalence ratio on the stability and emissions of bio-oil spray flames was investigated. A blend of 80% pyrolysis liquid and 20% ethanol by volume was used during the tests and the results were compared to burner operation with diesel. It is important to have good atomization, thorough mixing and high swirl in order to stabilize ignition, promote the burnout of bio-oil and decrease CO, hydrocarbon and particulate matter emissions. The total amount of primary air and atomizing air that can be used to improve turbulence, mixing, droplet burnout and overall combustion quality is limited by the distillable fraction and narrow lean blow-out limit associated with pyrolysis liquid. Air and fuel preheat are important for reducing hydrocarbon and CO emissions, although subsequent fuel boiling should be avoided in order to maintain flame stability. The NOx produced in bio-oil flames is dominated by the conversion of fuel bound nitrogen. The particulate matter collected during bio-oil combustion is composed of both carbonaceous cenosphere residues and ash. Under good burning conditions, the majority consists of ash. Pilot flame energy and air/fuel preheat have a weak effect on the total particulate matter in the exhaust. Generally, these results suggest that available burner parameters can be adjusted in order to achieve low hydrocarbon, CO and carbonaceous particulate matter emissions when using pyrolysis liquid. Total particulates can be further mitigated by reducing the inherent ash content in bio-oil. Comparative burner tests with diesel reveal much lower emissions for this fuel at most of the operating points considered. This is due to the fully distillable nature, better atomization and improved spray ignition characteristics associated with diesel. Because of its superior volatility, diesel can also operate over a much wider range of primary air and atomizing air flow rates compared to bio-oil.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».