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Record W7023351790

Optimisation et caractérisation des propriétés des biohuiles issues de la pyrolyse du bois contaminé à la créosote.

2021· other· fr· W7023351790 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDecantationSugar industryWaste disposalFuel supply
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, les chemins de fer constituent le moyen de transport majoritaire des industries lourdes et des compagnies minières. Ce moyen de transport est le premier générateur de déchets de bois créosoté, avec plus de 450 000 m3 chaque année. La créosote est utilisée pour ses propriétés de préservation du bois. Elle empêche l’attaque des insectes et des champignons pouvant altérer son intégrité et compromettre ainsi la sécurité ferroviaire. Chimiquement, la créosote est composée à 90 % d’hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAPs) connus par leur toxicité. La pyrolyse rapide du bois créosoté semble être une solution et une piste prometteuse pour la gestion de ce résidu dangereux. L’objectif principal de notre projet est d'évaluer le potentiel de la pyrolyse rapide dans la décontamination des déchets de bois traité à la créosote et sa capacité de concentrer les HAPs dans la phase liquide (biohuile de pyrolyse) en vue de la valoriser en tant que carburant liquide. Pour ce faire, les étapes suivantes ont été suivies : 1-Collecte, broyage et caractérisation de la biomasse initiale ; 2-Optimisation de la production des biohuiles en variant la température de la pyrolyse rapide : 400, 450 et 500 °C ; 3-Qualification et quantification des HAPs dans les produits pyrolytiques ainsi que déduction de l’effet de la pyrolyse rapide à déconcentrer les HAPs du bois contaminé et 4-Caractérisation physique et chimique des biohuiles produites. La biohuile obtenue à 400 °C était la moins concentrée en HAPs (222 250 ppm à 400 °C, 264 450 ppm à 450 °C et 293 250 ppm à 500 °C) en présentant des caractéristiques physico-chimiques semblables à celles de la biohuile typique : la masse volumique 1,12 g/cm3, la viscosité 5,71 cP, le pouvoir calorifique 11,74 MJ/kg, la teneur en eau 47,22 %, la teneur en cendre 0,41 % et les concentrations des inorganiques 2 406 ppm. Ces caractéristiques augmentent en fonction de la température de la pyrolyse et atteignent leurs maximums à 500 °C. Néanmoins, la composition emmêlée et la présence des composés oxygénés (20 à 50 %) provoquent une déplétion de son implication industrielle et limitent leurs utilisations. Pour remédier à cette contrainte, l’hydrotraitement catalytique a été choisi pour réduire d’une part le taux en composés oxygénés et d’autre part déconcentrer les biohuiles des HAPs. Les conditions opératoires de l’étape d’hydrogénation ont été fixées à une température de 120 °C, une pression de 8 bar et un temps de réaction d’une heure. Deux types de catalyseurs : Raney nickel et le Ni/biochar. La biohuile hydrogénée a témoigné une diminution de 22 % du taux en carbone. En contrepartie, on a observé une augmentation du pourcentage des polyols (34 %), des alcanes (71 %) et du gaz (82 %). Généralement, l’hydrogénation a permis une réduction de 96,2 % du pourcentage massique des HAPs dans l’huile pyrolytique. Ces résultats suggèrent l’intérêt de l’hydrogénation catalytique dans la réduction des risques pour la santé des biohuiles et l’amélioration de sa stabilité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.226 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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