Biomass classification by K-means clustering and correlation analysis based on compositional and pyrolysis data

La demanda de nuevas fuentes de biocombustibles ha tenido un crecimiento significativo en los últimos años. Los procesos termoquímicos como la pirólisis se han evaluado como medios para obtener energía y valor agregado a partir de productos de desecho industrial orgánicos que de otro modo serían descartados. El rendimiento de cada uno de los 3 productos de pirólisis viene dado por el tipo de biomasa y depende de su composición. Por esta razón, este documento tiene como objetivo agrupar datos entre diferentes materias primas en función de su composición y el rendimiento de sus productos de pirólisis. Esto se logrará teniendo en cuenta diferentes fuentes bibliográficas para recolectar datos relevantes y necesarios sobre las variables que se están estudiando. Para lograr esto, se recopilaron tres conjuntos de datos de composición de biomasa y datos de pirólisis. Posteriormente se aplicó un análisis de agrupamiento de k-medias para obtener los agrupamientos. En general, se encontró que las biomasas que tenían un mayor contenido de carbono también tenían un alto poder calorífico y un mayor rendimiento de biocarbón. Además, era evidente que un mayor contenido de cenizas obstaculizaba la producción de bioaceite y biocarbón.

The demand for new sources of biofuels has had a significant growth in the past few years. Thermochemical processes like pyrolysis have been evaluated as means to obtain energy and added value from organic industrial waste products which would otherwise be discarded. The yield from each of the 3 pyrolysis products is given by the type of biomass and is dependent on its composition. For this reason, this document aims to group data between different feedstock based on their composition and the yield of their pyrolysis products. This will be accomplished by taking into account different bibliographical sources to collect relevant and necessary data regarding the variables that are being studied. In order to accomplish this, three datasets of biomass compositional and pyrolysis data were collected. Afterwards a k-means clustering analysis was applied to obtain the clusters. Overall it was found that the biomasses that a had a higher content of carbon also had a higher High heating value, and a higher yield on biochar. Also, it was evident that a higher ash content hampered the bio-oil and biochar production.

Ingeniero Químico

Pregrado