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Évaluation des phénomènes de transport et de la cinétique chimique lors de la pyrolyse rapide de la biomasse
No full textThe fast pyrolysis process primarily converts biomass particles into bio-oil. This liquid, which is more or less viscous and composed of hundreds of organic compounds, can be utilized as liquid biofuel or a source of organic products for the chemical industry. Kinetic modeling, particularly determining intrinsic kinetic parameters, presents a significant challenge in establishing optimal operating conditions and maximizing desired product yields. This study aims to generate experimental datasets that describe the reactivity of biomass in a kinetically controlled regime. For this purpose, a micropyrolyzer coupled directly to a mass spectrometer (Py-MS) was used, enabling online detection and identification of low molecular weight compounds released during pyrolysis. A detailed description of heat transfers within the micropyrolyzer was performed. The numerical simulations provided information that was not accessible experimentally, such as the thermal history of the sample and the heat flux at its surface, allowing for the evaluation of heat transfer limitations. The micropyrolyzer enables rapid heating rates and aims to create isothermal conditions. However, the finite element model used to simulate heating in the Py-MS instrument and the analysis of dimensionless numbers demonstrated that under typical Py-MS analysis conditions, assuming isothermal conditions for a significant period of time is not possible. Therefore, it is essential to incorporate the thermal history of the samples when performing kinetic studies. Additionally, it has been proven that, unlike external heat transfer to the sample, temperature gradients within the biomass sample can be minimized by carefully controlling its size and arrangement in the cup. Furthermore, transport phenomena involving molecular diffusion and advection within the system were quantified by measuring residence time distribution. Calibration strategies were developed to account for the effects of "thermal lag" and "delay in product detection" by the MS, thus obtaining reliable Py-MS data for samples pyrolyzed under kinetically controlled conditions. These corrected experimental data were processed using a non-linear and non-discriminating isoconversional method to interpret and model biomass devolatilization. The obtained isoconversional dependencies of Eα for biomass and its main components (holocellulose and lignins) exhibited significant variations with conversion, confirming the multi-stage nature of the fast pyrolysis process. Based on this study, reactivity- based models such as the constant activation energy model (CAEM), variable activation energy model (VAEM), and distributed activation energy model (DAEM) were developed to simulate the biomass fast devolatilization. The results were then compared to pure empirical primary kinetics determined using a screen heater. The configuration of this reactor and the vacuum conditions allowed for the control of primary pyrolysis and the quantification of vapors, gases, intermediate products, and solid residues as a function of reaction time, providing a comprehensive picture of the fast primary pyrolysis of biomass and a description of the formation of key primary products such as levoglucosan and cellobiosan.La pyrolyse rapide transforme principalement la biomasse solide en bio-huile, un liquide visqueux composé de centaines de composés organiques. Cette bio-huile peut être valorisée comme biocarburant liquide ou utilisée comme source de produits organiques pour l'industrie chimique. La modélisation cinétique, en particulier la détermination des paramètres "intrinsèques", joue un rôle essentiel pour optimiser les rendements et la composition des produits de pyrolyse. Ce travail vise à obtenir des ensembles de données expérimentales décrivant la réactivité de la biomasse dans un régime contrôlé par la cinétique chimique. Pour cela, des ensembles de données expérimentales ont été collectés à l'aide d'un micropyrolyseur couplé à un spectromètre de masse (Py-MS), permettant ainsi la détection en ligne des composés volatils libérés lors de la pyrolyse. Les simulations numériques ont été réalisées pour étudier les transferts thermiques au sein du micropyrolyseur, fournissant des informations inaccessibles expérimentalement, telles que le profil thermique de l'échantillon et le flux de chaleur à sa surface, et évaluant l'existence de limitations du transfert de chaleur. Bien que le micropyrolyseur permette d'atteindre des vitesses de chauffe élevées et vise à établir des conditions isothermes, le modèle à éléments finis et l'analyse des nombres sans dimension ont démontré que dans des conditions typiques d'analyses Py-MS, il n'est pas possible de supposer une condition isotherme pendant un temps significatif. Il est donc nécessaire de prendre en compte l'histoire thermique des échantillons lors des études cinétiques. Contrôler la taille et la disposition de l'échantillon dans le creuset permet de minimiser les gradients de température à l'intérieur des particules. De plus, les phénomènes de transport par diffusion moléculaire et advection ont été quantifiés en mesurant la distribution du temps de séjour. Des stratégies de calibration ont été développées pour tenir compte des effets du "retard thermique" et du "retard dans la détection des produits", garantissant ainsi la collecte de données fiables à partir du Py- MS pour les échantillons pyrolysés "dans un régime contrôlé par la cinétique chimique". Ces données corrigées ont été analysées à l'aide d'une méthode isoconversionnelle non linéaire et non discriminante pour interpréter et modéliser la dévolatilisation de la biomasse. Les tendances isoconversionnelles des énergies d’activation, Eα, pour la biomasse et ses composants (holocellulose et lignines) ont montré des variations considérables avec la conversion, confirmant la nature multi-étape du processus de pyrolyse rapide. À partir de cette étude préliminaire, des modèles basés sur la réactivité tels que le modèle d'énergie d'activation constante (CAEM), le modèle d'énergie d'activation variable (VAEM) et le modèle d'énergie d'activation distribuée (DAEM) ont été développés pour simuler la dévolatilisation rapide de la biomasse. Ces modèles ont été comparés aux cinétiques primaires empiriques déterminées à l'aide d'un réacteur constitué de tamis chauffés. L’utilisation de ce réacteur sous vide a permis de contrôler la pyrolyse primaire et de quantifier des produits de réaction d’intérêt tels que le levoglucosane et le cellobiosane au cours du temps
Évaluation des phénomènes de transport et de la cinétique chimique lors de la pyrolyse rapide de la biomasse
No full textLa pyrolyse rapide transforme principalement la biomasse solide en bio-huile, un liquide visqueux composé de centaines de composés organiques. Cette bio-huile peut être valorisée comme biocarburant liquide ou utilisée comme source de produits organiques pour l'industrie chimique. La modélisation cinétique, en particulier la détermination des paramètres "intrinsèques", joue un rôle essentiel pour optimiser les rendements et la composition des produits de pyrolyse. Ce travail vise à obtenir des ensembles de données expérimentales décrivant la réactivité de la biomasse dans un régime contrôlé par la cinétique chimique. Pour cela, des ensembles de données expérimentales ont été collectés à l'aide d'un micropyrolyseur couplé à un spectromètre de masse (Py-MS), permettant ainsi la détection en ligne des composés volatils libérés lors de la pyrolyse. Les simulations numériques ont été réalisées pour étudier les transferts thermiques au sein du micropyrolyseur, fournissant des informations inaccessibles expérimentalement, telles que le profil thermique de l'échantillon et le flux de chaleur à sa surface, et évaluant l'existence de limitations du transfert de chaleur. Bien que le micropyrolyseur permette d'atteindre des vitesses de chauffe élevées et vise à établir des conditions isothermes, le modèle à éléments finis et l'analyse des nombres sans dimension ont démontré que dans des conditions typiques d'analyses Py-MS, il n'est pas possible de supposer une condition isotherme pendant un temps significatif. Il est donc nécessaire de prendre en compte l'histoire thermique des échantillons lors des études cinétiques. Contrôler la taille et la disposition de l'échantillon dans le creuset permet de minimiser les gradients de température à l'intérieur des particules. De plus, les phénomènes de transport par diffusion moléculaire et advection ont été quantifiés en mesurant la distribution du temps de séjour. Des stratégies de calibration ont été développées pour tenir compte des effets du "retard thermique" et du "retard dans la détection des produits", garantissant ainsi la collecte de données fiables à partir du Py- MS pour les échantillons pyrolysés "dans un régime contrôlé par la cinétique chimique". Ces données corrigées ont été analysées à l'aide d'une méthode isoconversionnelle non linéaire et non discriminante pour interpréter et modéliser la dévolatilisation de la biomasse. Les tendances isoconversionnelles des énergies d’activation, Eα, pour la biomasse et ses composants (holocellulose et lignines) ont montré des variations considérables avec la conversion, confirmant la nature multi-étape du processus de pyrolyse rapide. À partir de cette étude préliminaire, des modèles basés sur la réactivité tels que le modèle d'énergie d'activation constante (CAEM), le modèle d'énergie d'activation variable (VAEM) et le modèle d'énergie d'activation distribuée (DAEM) ont été développés pour simuler la dévolatilisation rapide de la biomasse. Ces modèles ont été comparés aux cinétiques primaires empiriques déterminées à l'aide d'un réacteur constitué de tamis chauffés. L’utilisation de ce réacteur sous vide a permis de contrôler la pyrolyse primaire et de quantifier des produits de réaction d’intérêt tels que le levoglucosane et le cellobiosane au cours du temps.The fast pyrolysis process primarily converts biomass particles into bio-oil. This liquid, which is more or less viscous and composed of hundreds of organic compounds, can be utilized as liquid biofuel or a source of organic products for the chemical industry. Kinetic modeling, particularly determining intrinsic kinetic parameters, presents a significant challenge in establishing optimal operating conditions and maximizing desired product yields. This study aims to generate experimental datasets that describe the reactivity of biomass in a kinetically controlled regime. For this purpose, a micropyrolyzer coupled directly to a mass spectrometer (Py-MS) was used, enabling online detection and identification of low molecular weight compounds released during pyrolysis. A detailed description of heat transfers within the micropyrolyzer was performed. The numerical simulations provided information that was not accessible experimentally, such as the thermal history of the sample and the heat flux at its surface, allowing for the evaluation of heat transfer limitations. The micropyrolyzer enables rapid heating rates and aims to create isothermal conditions. However, the finite element model used to simulate heating in the Py-MS instrument and the analysis of dimensionless numbers demonstrated that under typical Py-MS analysis conditions, assuming isothermal conditions for a significant period of time is not possible. Therefore, it is essential to incorporate the thermal history of the samples when performing kinetic studies. Additionally, it has been proven that, unlike external heat transfer to the sample, temperature gradients within the biomass sample can be minimized by carefully controlling its size and arrangement in the cup. Furthermore, transport phenomena involving molecular diffusion and advection within the system were quantified by measuring residence time distribution. Calibration strategies were developed to account for the effects of "thermal lag" and "delay in product detection" by the MS, thus obtaining reliable Py-MS data for samples pyrolyzed under kinetically controlled conditions. These corrected experimental data were processed using a non-linear and non-discriminating isoconversional method to interpret and model biomass devolatilization. The obtained isoconversional dependencies of Eα for biomass and its main components (holocellulose and lignins) exhibited significant variations with conversion, confirming the multi-stage nature of the fast pyrolysis process. Based on this study, reactivity- based models such as the constant activation energy model (CAEM), variable activation energy model (VAEM), and distributed activation energy model (DAEM) were developed to simulate the biomass fast devolatilization. The results were then compared to pure empirical primary kinetics determined using a screen heater. The configuration of this reactor and the vacuum conditions allowed for the control of primary pyrolysis and the quantification of vapors, gases, intermediate products, and solid residues as a function of reaction time, providing a comprehensive picture of the fast primary pyrolysis of biomass and a description of the formation of key primary products such as levoglucosan and cellobiosan
Évaluation des phénomènes de transport et de la cinétique chimique lors de la pyrolyse rapide de la biomasse
No full textThe fast pyrolysis process primarily converts biomass particles into bio-oil. This liquid, which is more or less viscous and composed of hundreds of organic compounds, can be utilized as liquid biofuel or a source of organic products for the chemical industry. Kinetic modeling, particularly determining intrinsic kinetic parameters, presents a significant challenge in establishing optimal operating conditions and maximizing desired product yields. This study aims to generate experimental datasets that describe the reactivity of biomass in a kinetically controlled regime. For this purpose, a micropyrolyzer coupled directly to a mass spectrometer (Py-MS) was used, enabling online detection and identification of low molecular weight compounds released during pyrolysis. A detailed description of heat transfers within the micropyrolyzer was performed. The numerical simulations provided information that was not accessible experimentally, such as the thermal history of the sample and the heat flux at its surface, allowing for the evaluation of heat transfer limitations. The micropyrolyzer enables rapid heating rates and aims to create isothermal conditions. However, the finite element model used to simulate heating in the Py-MS instrument and the analysis of dimensionless numbers demonstrated that under typical Py-MS analysis conditions, assuming isothermal conditions for a significant period of time is not possible. Therefore, it is essential to incorporate the thermal history of the samples when performing kinetic studies. Additionally, it has been proven that, unlike external heat transfer to the sample, temperature gradients within the biomass sample can be minimized by carefully controlling its size and arrangement in the cup. Furthermore, transport phenomena involving molecular diffusion and advection within the system were quantified by measuring residence time distribution. Calibration strategies were developed to account for the effects of "thermal lag" and "delay in product detection" by the MS, thus obtaining reliable Py-MS data for samples pyrolyzed under kinetically controlled conditions. These corrected experimental data were processed using a non-linear and non-discriminating isoconversional method to interpret and model biomass devolatilization. The obtained isoconversional dependencies of Eα for biomass and its main components (holocellulose and lignins) exhibited significant variations with conversion, confirming the multi-stage nature of the fast pyrolysis process. Based on this study, reactivity- based models such as the constant activation energy model (CAEM), variable activation energy model (VAEM), and distributed activation energy model (DAEM) were developed to simulate the biomass fast devolatilization. The results were then compared to pure empirical primary kinetics determined using a screen heater. The configuration of this reactor and the vacuum conditions allowed for the control of primary pyrolysis and the quantification of vapors, gases, intermediate products, and solid residues as a function of reaction time, providing a comprehensive picture of the fast primary pyrolysis of biomass and a description of the formation of key primary products such as levoglucosan and cellobiosan.La pyrolyse rapide transforme principalement la biomasse solide en bio-huile, un liquide visqueux composé de centaines de composés organiques. Cette bio-huile peut être valorisée comme biocarburant liquide ou utilisée comme source de produits organiques pour l'industrie chimique. La modélisation cinétique, en particulier la détermination des paramètres "intrinsèques", joue un rôle essentiel pour optimiser les rendements et la composition des produits de pyrolyse. Ce travail vise à obtenir des ensembles de données expérimentales décrivant la réactivité de la biomasse dans un régime contrôlé par la cinétique chimique. Pour cela, des ensembles de données expérimentales ont été collectés à l'aide d'un micropyrolyseur couplé à un spectromètre de masse (Py-MS), permettant ainsi la détection en ligne des composés volatils libérés lors de la pyrolyse. Les simulations numériques ont été réalisées pour étudier les transferts thermiques au sein du micropyrolyseur, fournissant des informations inaccessibles expérimentalement, telles que le profil thermique de l'échantillon et le flux de chaleur à sa surface, et évaluant l'existence de limitations du transfert de chaleur. Bien que le micropyrolyseur permette d'atteindre des vitesses de chauffe élevées et vise à établir des conditions isothermes, le modèle à éléments finis et l'analyse des nombres sans dimension ont démontré que dans des conditions typiques d'analyses Py-MS, il n'est pas possible de supposer une condition isotherme pendant un temps significatif. Il est donc nécessaire de prendre en compte l'histoire thermique des échantillons lors des études cinétiques. Contrôler la taille et la disposition de l'échantillon dans le creuset permet de minimiser les gradients de température à l'intérieur des particules. De plus, les phénomènes de transport par diffusion moléculaire et advection ont été quantifiés en mesurant la distribution du temps de séjour. Des stratégies de calibration ont été développées pour tenir compte des effets du "retard thermique" et du "retard dans la détection des produits", garantissant ainsi la collecte de données fiables à partir du Py- MS pour les échantillons pyrolysés "dans un régime contrôlé par la cinétique chimique". Ces données corrigées ont été analysées à l'aide d'une méthode isoconversionnelle non linéaire et non discriminante pour interpréter et modéliser la dévolatilisation de la biomasse. Les tendances isoconversionnelles des énergies d’activation, Eα, pour la biomasse et ses composants (holocellulose et lignines) ont montré des variations considérables avec la conversion, confirmant la nature multi-étape du processus de pyrolyse rapide. À partir de cette étude préliminaire, des modèles basés sur la réactivité tels que le modèle d'énergie d'activation constante (CAEM), le modèle d'énergie d'activation variable (VAEM) et le modèle d'énergie d'activation distribuée (DAEM) ont été développés pour simuler la dévolatilisation rapide de la biomasse. Ces modèles ont été comparés aux cinétiques primaires empiriques déterminées à l'aide d'un réacteur constitué de tamis chauffés. L’utilisation de ce réacteur sous vide a permis de contrôler la pyrolyse primaire et de quantifier des produits de réaction d’intérêt tels que le levoglucosane et le cellobiosane au cours du temps
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
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