Predictive modelling of hydrogen production from agricultural and forestry residues through a thermo-catalytic reforming process
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen produced from renewable sources is crucial for decarbonizing hard-to-abate sectors and achieving net-zero targets. This study examines hydrogen production through the novel thermo-catalytic reforming (TCR) process using agricultural and forestry residues. The research aims to develop and optimize regression models that integrate feedstock properties (ash, hydrogen-to-carbon molar ratio, and lignin) and process parameters (reactor and reformer temperatures) to predict yields of hydrogen (H 2 ), syngas, methane (CH 4 ) and carbon dioxide (CO 2 ). Three biomass feedstocks – softwood pellets (SWPs), hardwood pellets (HWPs), and wheat straw pellets (WSPs) – were analyzed at reactor temperatures of 400–550 °C and reformer temperatures of 500–700 °C. Predictive models for H 2 (R 2 = 0.9642, RMSE = 1.0639) and syngas (R 2 = 0.9894, RMSE = 0.0140) yields show strong agreement and accuracy between the predicted and experimental values. In contrast, the models for CH 4 and CO 2 yields show higher variability in the predictions. Reformer temperature was the most significant parameter influencing the yields of H 2 and syngas. The optimal H 2 yields predicted for the model were obtained for HWPs at 550/700 °C (26.67 g H 2 /kg dry biomass), followed by SWPs at 550/700 °C (24.11 g H 2 /kg dry biomass) and WSPs at 550/685.2 °C (18.78 g H 2 /kg dry biomass). The volumetric syngas yields were highest for HWPs at 550/700 °C (0.831 Nm 3 /kg dry biomass), followed by SWPs (0.777 Nm 3 /kg dry biomass) and WSPs (0.634 Nm 3 /kg dry biomass). This study demonstrates that regression modelling accurately predicts H 2 and syngas yields, which would help to expand the applicability of TCR technology for large-scale hydrogen production, contributing to the decarbonization of the energy sector. • Study explores production of H 2 -rich syngas via thermo-catalytic reforming (TCR). • Reformer temperature has a higher impact on hydrogen and syngas yields in the TCR. • Predicted H 2 yield was maximum (26.67 g H 2 /kg) at 550/700 °C for hardwood pellets. • Predicted V syngas yield reached maximum (0.831 Nm 3 /kg) at 550/700 °C for HWPs. • Model predictions have good agreement with experimental H 2 and V syngas yields.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».