New routes to enhance the efficiency of biomass torrefaction and gasification processes (Potentials for valorization of lignocellulosic biomass and mining residues)
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de la recherche proposée dans cette thèse est d’apporter une meilleure compréhension au mécanisme de la torréfaction de la biomasse et de proposer des méthodes pratiques afin d’améliorer l’efficacité de ce processus. Quant au mécanisme, la torréfaction de deux échantillons de biomasse lignocellulosique des forêts du Québec (le faux-tremble et le bouleau) et leurs constituants principaux tels que la lignine, la cellulose et l’hémicellulose est étudiée en détail en utilisant différentes techniques expérimentales et un modèle cinétique a été développé pour décrire la cinétique de leur torréfaction. Notre étude sur le mécanisme et la cinétique de torréfaction de la biomasse révèle également une faible vitesse de torréfaction de la biomasse, ce qui nous a motivés à proposer et développer une nouvelle méthode de torréfaction impliquant des liquides ioniques dans le but de stimuler la vitesse de torréfaction de la biomasse. Bien que la torréfaction améliore les propriétés physicochimiques de la biomasse en tant que combustible, la production d’hydrocarbures oxygénés (sous forme de volatils) de la biomasse lors de la torréfaction réduit son énergie globale. Dans le but de récupérer l’énergie des volatils, une nouvelle combinaison de la torréfaction de la biomasse et de la combustion des volatils dans une boucle chimique de combustion (Chemical Looping Combustion) a été étudiée dans cette thèse. À cet effet, les minéraux ultramafiques abondants et préalablement broyés, largement disponibles dans la province de Québec, ont été testés en tant que transporteurs solides d’oxygène conduisant à près de 96% de conversion des volatils à 700°C dans un réacteur CLC. Comme travail supplémentaire, nous étions également intéressé à explorer l’application potentielle des résidus miniers contenant une quantité considérable de fer pour le craquage catalytique de goudrons produits pendant les processus de gazéification de la biomasse. À cet effet, le potentiel de deux résidus miniers et des minéraux renfermant du fer obtenus de diverses activités minières au Québec a été comparé à celui de l’olivine (connu comme minéral actif pour le craquage du goudron).
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".