About this ebook
Smetti di fare supposizioni e inizia a calcolare l'energia nascosta in ogni chilogrammo di rifiuti.
La variabilità intrinseca dei flussi di rifiuti crea una "scatola nera" per il recupero energetico, portando a rese inefficienti e a una produzione di idrogeno imprevedibile.
Quali sono i vantaggi?
- Padroneggiare la profilazione chimica e termodinamica di materie prime complesse.
- Implementare algoritmi avanzati per prevedere i risultati di gassificazione e pirolisi.
- Comprendere i fattori molecolari che determinano il potenziale di resa dell'idrogeno.
- Colmare il divario tra i dati grezzi sui rifiuti e la modellazione energetica applicabile.
Acquisire una conoscenza approfondita senza precedenti grazie a 210 concetti selezionati e mappati in 21 appendici specifiche per capitolo, per una padronanza tecnica completa.
Qual è la roadmap?
1 - La tassonomia dei rifiuti: categorizzazione di flussi eterogenei per una maggiore accuratezza predittiva
2 - Architettura molecolare: comprendere le basi elementari delle materie prime
3 - La fisica dei rifiuti: caratterizzazione fisica e analisi delle proprietà di massa
4 - Benchmarking termodinamico: contenuto energetico e capacità termica nei rifiuti
5 - Tecniche di analisi elementare: quantificazione di carbonio, idrogeno e azoto
6 - Analisi prossimale e volatilità: distribuzione di umidità, ceneri e sostanze volatili
7 - La chimica della biomassa: rapporti tra cellulosa, lemicellulosa e lignina
8 - Materie prime plastiche e sintetiche: profilazione degli idrocarburi dei rifiuti polimerici
9 - Potere calorifico Modellazione: Valori di calore più alti e più bassi nella modellazione
10 - Stechiometria del rilascio di idrogeno: Calcoli teorici della resa a partire da formule molecolari
11 - Il ruolo dell'eterogeneità: Gestione della varianza statistica nei flussi di rifiuti
12 - Nozioni di base sulla modellazione cinetica: Previsione della velocità di trasformazione chimica
13 - Previsione della costante di equilibrio: Determinazione della distribuzione del prodotto finale
14 - Sviluppo di algoritmi per i rifiuti: Costruzione di regressioni per la previsione della resa
15 - Intelligenza artificiale nella caratterizzazione: Apprendimento automatico per l'analisi di rifiuti complessi
16 - Dinamica dell'umidità e modellazione: Impatto del contenuto di acqua sulla qualità del syngas
17 - Contaminanti inorganici e ceneri: Modellazione degli effetti inibitori dei materiali non organici
18 - Analisi di sensibilità nella modellazione: identificazione delle variabili critiche delle materie prime
19 - Previsione della composizione del syngas: previsione del rapporto H2:CO
20 - Validazione del modello ed errore: confronto tra rese previste e rese effettive
21 - Tendenze future delle materie prime: adattamento dei modelli all'economia circolare
A chi è rivolto il libro?
Pensato per ingegneri chimici, ricercatori nel campo della conversione dei rifiuti in energia e data scientist specializzati in materie prime per energie rinnovabili.
Come puoi agire?
Trasforma i materiali di scarto del mondo da un onere ambientale in una fonte di combustibile progettata con precisione.
Dotati degli strumenti predittivi necessari per guidare la prossima generazione di produzione di idrogeno.
