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Enregistrement W1250677884

Ethanol dehydration system by SiftekTM polymeric membrane.

2010· article· en· W1250677884 sur OpenAlexaboutno aff
José Luiz Oliverio, H. Gabardo Filho, Fernando C. Boscariol, Pierre Côté

Notice bibliographique

RevueInternational sugar journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthanolEthanol fuelDehydrationRenewable energyPulp and paper industryChemistryBiofuelMembraneWaste managementFood scienceBiotechnologyEnvironmental scienceEngineeringBiochemistryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ETHANOL is very important renewable energy to Brazil and several companies are improving their technologies by developing processes to increase the benefits of ethanol compared to fossil sources. The Siftek TM polymeric membrane is a technology that can save between 35 and 70% of energy when compared with conventional processes. The first pilot plant (Tiverton, Canada) operated dehydrating grain-based ethanol from 80– 90 wt% ethanol to 99.2 wt%, showing the good performance of the membrane system. With the goal of testing the system in a commercial capacity, a second plant (Chatham, Canada) was built and operated with success, drying grain-based ethanol from 40–60 wt% ethanol to 99.5 wt%. To demonstrate this technology to Brazilian ethanol producers, a third demonstration unit was built and operated in ethanol plants from sugarcane. The results confirmed the excellent selectivity of the membrane system to water, dehydrating ethanol from 85–93 wt% to higher then 99.5 wt%, with lower energy consumption and preserving product quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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