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Record W2215881596

Étude de production et de caractérisation de biocharbons de Panic Érigé (Panicum virgatum L.) obtenus par pyrolyse

2013· article· fr· W2215881596 on OpenAlexfundno aff
Guillaume Pilon

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
FundersFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité de Sherbrooke
KeywordsPanicum virgatumChemistryBiologyBiofuelBioenergy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de cette recherche, la production de biocharbon par pyrolyse est étudiée à des conditions visant sa valorisation comme biochar (amendement pour le sol), tout en considérant son potentiel comme charbon vert (pour bioénergie ou transformations subséquentes). La production du charbon de biomasse s'est effectuée à l'aide de deux réacteurs à lits fixes de types batch, d'une capacité de 1 et 25 gb.hlbatch, respectivement. Le panic érigé (Panicum virgatum) est la biomasse lignocellulosique qui a été utilisée dans le cadre des tests. Les facteurs de production étudiés sont principalement la température (300, 400 et 500 °C) pour un court temps de résidence en réacteur (2,5 et 5 min) et l'effet de l'usage du CO2 plutôt qu'un environnement plus conventionnel d'azote. L'effet de ces facteurs est étudié par rapport aux caractéristiques physico-chimiques des biocharbons obtenus. Un suivi des produits pyrolytiques complémentaires (bio-huile et gaz) a aussi été effectué. Des extractions de biocharbon par Soxhlet (à l'aide de dichlorométhane) ont été analysées par GC-MS et ont permis l'identification d'une multitude de produits présents dans les biocharbons. Les conditions spécifiques utilisées pour la pyrolyse, entre autres la convection forcée avec taux de chauffe rapide à 300 °C — N2 à l'aide du réacteur 1 glbatch, ont présenté des rendements et propriétés de biocharbon avantageux pour l'amélioration de la productivité du procédé de torréfaction (en comparaison avec des travaux rapportés, notamment ceux de Gilbert et al. [2009]). Les analyses des extractions de charbons de biomasse ainsi que des bio-huiles (par GC-MS), produites à l'aide du réacteur 25g/batch, ont permis d'observer des différences significatives dans les composés obtenus lors de l'usage de CO2 vs N2. Plusieurs composés observés dans les extraits de biocharbons, produits en atmosphère de N2, se retrouvent en quantités moindres dans les extraits de biocharbons produits en atmosphère de CO2 pour des températures communes. À titre d'exemple, le furfural, un composé aromatique commun provenant de la dégradation des glucides, s'est retrouvé uniquement dans les extraits de biocharbons en présence de N2 vs CO2, à 400 °C. Parmi l'ensemble des conditions étudiées (pour les 2 réacteurs), uniquement le naphtalène et des dérivés du naphtalène sont observés comme hydrocarbures aromatiques polycycliques, et ce, uniquement suivant les traitements à 500 °C. L'étude de l'usage du CO2 comme gaz d'entrée en réacteur mena à des différences significatives pour l'ensemble des températures étudiées, et ce, tant pour les biocharbons que pour les produits liquides et gazeux. À 300 °C, en environnement de CO2 comparé à N2, il est possible d'observer une production de bio-huile significativement plus faible (18,0 vs 24,6 %; CO2 vs N2 pour P<0,002), ce qui représente un résultat cohérent avec l'obtention de biocharbon au contenu en composés volatils significativement plus élevé obtenu aux mêmes conditions (0,29 vs 0,35 g composés volatils - biocharbotig biomasse originale; CO2 vs N2 pour P=0, I ). De plus, à 500 °C, un contenu en cendres de biocharbon significativement plus faible a été observé en environnement de CO2 vs N2 (P<0,06). [symboles non conformes]

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.742
Threshold uncertainty score0.991

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2013
Admission routes1
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