Article (Périodiques scientifiques)
Approach To Predict Emission of Sulfur Dioxide during Switchgrass Combustion Employing the Discrete Particle Method (DPM)
PETERS, Bernhard; SMULA, Joanna
2010In Energy and Fuels, 2 (24), p. 945–953
Peer reviewed
 

Documents


Texte intégral
SO2_article.pdf
Postprint Éditeur (1.29 MB)
Demander un accès

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
optimization; biomass combustion; sulphur dioxide
Résumé :
[en] During the combustion of switchgrass sulfur dioxide is released. Therefore, the objective of the present study is to evaluate the kinetics of formation of sulphur dioxide during switchgrass combustion. Experimental data obtained by the National Renewable Energy Institute in Colorado was used to evaluate the kinetic data. Conversion of switchgrass was described by the Discrete Particle Method (DPM) that is an efficient tool to predict all major processes such as heating-up, pyrolysis and combustion. In conjunction with initial and boundary conditions and a given set of kinetic parameters allows for prediction of the sulphur dioxide emission. The rate of sulphur dioxide formation is approximated by an Arrhenius-like ex- pression. These parameters were determined by a least square method so that the deviation between the measured data and predictions was minimized. The kinetic data determined yielded good agreement between experimental data and predictions.
Disciplines :
Science des matériaux & ingénierie
Biochimie, biophysique & biologie moléculaire
Biotechnologie
Ingénierie chimique
Sciences informatiques
Energie
Ingénierie mécanique
Identifiants :
UNILU:UL-ARTICLE-2011-067
Auteur, co-auteur :
PETERS, Bernhard ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Engineering Research Unit
SMULA, Joanna 
Langue du document :
Anglais
Titre :
Approach To Predict Emission of Sulfur Dioxide during Switchgrass Combustion Employing the Discrete Particle Method (DPM)
Date de publication/diffusion :
2010
Titre du périodique :
Energy and Fuels
ISSN :
0887-0624
Volume/Tome :
2
Fascicule/Saison :
24
Pagination :
945–953
Peer reviewed :
Peer reviewed
Focus Area :
Computational Sciences
Disponible sur ORBilu :
depuis le 16 septembre 2013

Statistiques


Nombre de vues
208 (dont 4 Unilu)
Nombre de téléchargements
0 (dont 0 Unilu)

citations Scopus®
 
4
citations Scopus®
sans auto-citations
3
OpenCitations
 
3
citations OpenAlex
 
4
citations WoS
 
4

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu