Study of the Slow Pyrolysis of Lignin, Hemicellulose, and Cellulose and the Effect of Their Interaction in Plant Biomas

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The pyrolysis of two types of raw materials of plant origin (sawdust and sunflower husks), components of the organic matter of biomass (hemicellulose, cellulose, and lignin), and model mixtures prepared
from components in accordance with their fractions in the raw materials was studied. Pyrolysis of the materials was carried out using TGA and a laboratory setup with a fixed bed reactor. The distribution and composition of the products were determined at pyrolysis temperatures of 350, 425, 500, and 575C. Experimental data obtained with the biomass samples and model mixtures were compared with calculated values obtained based on the pyrolysis of individual components and their fractions in the biomass. The possibility of predicting the distribution of pyrolysis products depending on the component composition was investigated. The
influence of intercomponent interaction in biomass on the yield and composition of pyrolysis products was revealed.

About the authors

V. M. Zaichenko

Joint Institute of High Temperatures, Russian Academy of Sciences

Email: zaitch@oivtran.ru
Moscow, 125412 Russia

V. A. Lavrenov

Joint Institute of High Temperatures, Russian Academy of Sciences

Email: v.a.lavrenov@gmail.com
Moscow, 125412 Russia

Yu. M. Faleeva

Joint Institute of High Temperatures, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: faleeva.julia@mail.ru
Moscow, 125412 Russia

References

  1. Bhattacharjee N., Biswas A.B.J. // Environ. Chem. Eng. 2019. V. 7. № 1. P. 102903. https://doi.org/10.1016/j.jece.2019.102903
  2. Diblasi C. // Prog. Energy Combust. Sci. 2008. V. 34. № 1. P. 47. https://doi.org/10.1016/j.pecs.2006.12.001
  3. Wu Y., Gui Q., Zhang H., Li H., Li B., Liu M., Chen Y., Zhang S., Yang H, Chen H. // J. Anal. Appl. Pyrolysis. 2023. V. 173. P. 106039. https://doi.org/10.1016/j.jaap.2023.106039
  4. Demirbaş A. // Energy Convers. Manag. 2000. V. 41. № 6. P. 633. https://doi.org/10.1016/s0196-8904(99)00130-2
  5. Lam M.K., Khoo C.G., Lee K.T. // Biofuels from Algae. Elsevier, 2019. Ch. 19. P. 475. https://doi.org/10.1016/b978-0-444-64192-2.00019-6
  6. Zhou H., Long Y., Meng A., Li Q., Zhang Y. // Thermochim. Acta. 2013. № 566. P. 36. https://doi.org/10.1016/j.tca.2013.04.040
  7. Yu J., Paterson N., Blamey J. Millan M. // Fuel. 2017. V. 191. P. 140. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2016.11.057
  8. Burhenne L., Messmer J., Aicher T., Laborie M.-P. // J. Anal. Appl. Pyrolysis. 2013. V. 101. P. 177. https://doi.org/10.1016/j.jaap.2013.01.012
  9. Chua Y.W., Wu H., Yu Y. // Proc. Combust. Inst. 2021. V. 38. № 3. P. 3977. https://doi.org/10.1016/j.proci.2020.08.014
  10. Anwar Z., Gulfraz M., Irshad M. // J. Radiat. Res. Appl. Sci. 2014. V. 7. № 2. P. 163. https://doi.org/10.1016/j.jrras.2014.02.003
  11. Raveendran K., Ganesh A., Khilar K.C. // Fuel. 1996. V. 75. P. 987. https://doi.org/10.1016/0016-2361(96)00030-0
  12. Senneca O., Cerciello F., Russo C., Wütscher A., Muhler M., Apicella B. // Fuel. 2020. V. 271. P. 117656. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.117656
  13. Yang H., Yan R., Chen H., Lee D.H., Zheng C. // Fuel. 2007. V. 86. № 12–13. P. 1781. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2006.12.013
  14. Orfão J.J.M., Antunes F.J.A., Figueiredo J.L. // Fuel. 1999. V. 78. № 3. P. 349. https://doi.org/10.1016/s0016-2361(98)00156-2
  15. Wu Y., Zhao Z., Li H., He F. // J. Fuel Chem. Technol. 2009. V. 37. P. 427. https://doi.org/10.1016/s1872-5813(10)60002-3
  16. Reyes L., Abdelouahed L., Mohabeer C., Buvat J.C., Taouk B. // Energy Convers. Manag. 2021. V. 244. P. 114459. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2021.114459
  17. Couhert C., Commandre J.-M., Salvador S. // Fuel. 2009. V. 88. № 3. P. 408. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2008.09.019
  18. Sun C., Tan H., Zhang Y. // Renew. Energy. 2023. V. 205. P. 851. https://doi.org/10.1016/j.renene.2023.02.015
  19. Gani A., Naruse I. // Renew. Energy. 2007. V. 32. № 4. P. 649. https://doi.org/10.1016/j.renene.2006.02.017
  20. Zhu X., Liu M., Sun Q., Ma J., Xia A., Huang Y., Zhu X., Liao Q. // Fuel. 2022. V. 327. P. 125141. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2022.125141
  21. Батенин В.М., Бессмертных А.В., Зайченко В.М., Косов В.Ф., Синельщиков В.А. // Теплоэнергетика. 2010. № 11. С. 36. [Thermal Engineering, 2010, vol. 57, no. 11, p. 946. https://doi.org/10.1134/S0040601510110066]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (691KB)
Indexing metadata
3.

Download (158KB)
Indexing metadata
4.

Download (1MB)
Indexing metadata
5.

Download (401KB)
Indexing metadata
6.

Download (365KB)
Indexing metadata
7.

Download (63KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 В.М. Зайченко, В.А. Лавренов, Ю.М. Фалеева

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».