Off-gas emission in CO2 capture process using aqueous monoethanolamine solution
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive study was conducted to evaluate roles of O2, SO2 (i.e. H2SO3), NO2 (i.e. HNO3), CO2 and temperature to off-gas emissions using conditions normally encountered in the CO2 capture process. Two possible pathways of radical induced oxidation of MEA in the presence/absence of H2SO3, HNO3, and CO2 were proposed to explain the release of NH3 as a major VOCs emission. In the presence of H2SO3, HNO3, and CO2, an increase of their concentrations decreased NH3 concentration, while the rest of VOCs (i.e. acetaldehyde, acetone, diethylamine, 2-butanol, methyl dl-lactate, methanol and ethanol) were found to be insignificantly affected. An increase of temperature was found to increase the concentration of all VOCs detected in this study. Based on mechanism analysis, the roles of H2SO3, HNO3, and CO2 were found to be that of cutting down the route to NH3 formation and instead induced the formation of formate and acetate heat stable salts in MEA solution. Additional liquid MEA analysis revealed that most NH3 was actually trapped and turned into NH4+ salts in MEA solution before it could be emitted as NH3 in the off-gas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».