A Simple Method for Estimating f(E) and k₀(E) in the Distributed Activation Energy Model

Abstract

A new method that is simpler and more accurate than the author's previous method is presented for estimating f(E) and k 0 (E) in the distributed activation energy model. It utilizes at least three sets of experimental data obtained at different heating rates, a. The Arrhenius plot of ln(a/T 2 ) vs 1/T (T: temperature) at the same conversion level allows determination of both E and k 0 at that level by introducing an approximation. f(E) and k 0 (E), unique to the reaction system of concern, can then be obtained by changing the conversion level. The validity and accuracy of this new method are shown through model calculations. The method does not require a priori assumptions for f(E) and k 0 (E). The f(E) curves and the k 0 vs E relationships for the pyrolysis reactions of Argonne premium coals estimated by this method were successfully used to predict the weight loss curves at markedly different heating conditions.

Kinetic Parameters for the Thermal Decomposition of Forest Waste Using Distributed Activation Energy Model (DAEM)

“…In 1993, Niksa and Lau [19] derived the relationship between the DAEM and the SFOR with an assumption of keeping activation energy fixed, and estimating nominal rate constant, k, which varies with time. Later on, their work was revamped by Suuberg [20] who uses a Heaviside step function approximation to double exponential which increases from zero to one at an energy that varies with time.…”

Determinación de los parámetros cinéticos en la pirólisis del pino ciprés

“…Para los procesos de descomposición de biomasa generalmente se obtienen los parámetros cinéticos para un orden de reacción uno, en el cual para una masa inicial del material C * tiene una dependencia en la energía de activación y por lo tanto la fracción de volátiles (dC * ) que evolucionan del material se puede asumir que satisface la siguiente distribución de energías, (14) Luego podría plantearse la siguiente equivalencia entre la fracción de volátiles durante la descomposición del material y la probabilidad de distribución de energía del material pirolizado, la cual es lineal para la función f(E) y no presenta una forma conocida o determinada, pero que puede satisfacer las condiciones generales de una función de densidad de probabilidad; esto es, que no sea negativa y que esta pueda ser normalizada a la unidad: (15) Teniendo presente que la fracción de volátiles con respecto a la masa total es dΘ = C/C 0 , esta se reemplaza en (15) y luego tomando la derivada con respecto al tiempo se obtiene la expresión: [9][10][11][12] (16) La Ecuación 16 puede emplearse para obtener a partir de los perfiles de descomposición la distribución de energías de activación. El término (dE/dt) puede calcularse mediante la aproximación propuesta por Du y otros: 13 (17) donde podemos emplear la siguiente aproximación para determinar la energía de activación:…”

Assessing the Effects of Different Process Parameters on the Pyrolysis Behaviors and Thermal Dynamics of Corncob Fractions

“…Miura and Maki (1998) and Arora et al (2009) have focused on developing mathematical dynamic models for predicting the pyrolysis characteristics of various biomass wastes. In these studies, the chemical composition and pyrolysis behavior of different biomass fractions were greatly different from each other.…”