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Enregistrement W1973216208 · doi:10.1002/cjce.22138

Dissolution characteristics of calcium‐based alkaline industrial derived wastes

2014· article· en· W1973216208 sur OpenAlexvenueno aff
Jianli Zhao, Kuihua Han, Yingjie Li, Shengli Niu, Chunmei Lu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionKineticsSorbentFlue-gas desulfurizationChemistryActivation energyDiffusionChemical engineeringParticle sizeMineralogyInorganic chemistryAdsorptionThermodynamicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurately evaluating the rate at which calcium‐based alkaline industrial derived wastes (CAIDW) dissolve is very important in the design and development of CAIDW‐type wet flue gas desulfurization plants. The dissolution characteristics of alkaline slag (AS) and salt mud (SM) have been studied using pH stat method, and the effects of various parameters such as reaction temperature, sorbent particle size and solution acidity are studied to determine the dissolution kinetics of AS and SM. The production process of CAIDW presents high influence on its dissolution performance in acidic conditions. The kinetics analysis based on the modified shrinking core model (MSCM) indicates that AS dissolution kinetics, which is accompanied by surface reaction control, follows the film diffusion, and the activation energies of the two steps are 4.62 ± 0.8 and 36.34 ± 3.1 kJ/mol, respectively. Meanwhile, the SM dissolution obeys the surface reaction model with the activation energy of 9.69 ± 1.9 kJ/mol.

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)0,001
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,177 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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