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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».