Detailed validation of an automotive catalysis model using spatially resolved measurements within the catalyst substrate
Notice bibliographique
Résumé
Many kinetic models have appeared in literature in past decades using two main approaches: the traditional global kinetics approach, or the more complex micro‐kinetics approach. Whether global or micro‐kinetics, kinetic models have been based on experimental data obtained at the end of the monolith. The experimental procedure using end pipe analysis may give an accurate overview of the reaction mechanisms that occur; however, the lack of information from within the catalyst can ultimately lead to inaccuracies in the kinetic model and parameters used. Using SpaciMS, a spatially resolved experimental technique developed at the Queen's University Belfast, information from within the catalyst can be obtained. This minimally invasive technique provides detailed information of the gas concentration and temperature profile from inside the catalytic monolith. This paper presents a kinetic model and simulations validated against experimental data obtained from three positions inside the catalyst monolith at 2, 14, and 26 mm in, using data from the SpaciMS. Also, simulations of end pipe analysis, using a commercial reactor, for the CO oxidation are presented and analyzed. The simulations presented are for varying concentrations of both CO and O 2 (0.5 % and 1 % CO, 0.5 % and 2 % O 2 ) for both the global and micro‐kinetic approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».