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Enregistrement W2025711215 · doi:10.1021/ie030837d

Crystallization and Fracture:  Product Layer Diffusion in Sulfation of Calcined Limestone

2004· article· en· W2025711215 sur OpenAlexaff
Wenli Duo, Karin Laursen, Jim Lim, John R. Grace

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionCalcinationThermal diffusivityCrystallizationChemical engineeringLayer (electronics)Diffusion layerBar (unit)ChemistryMaterials scienceWork (physics)ThermodynamicsComposite materialCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sintered samples of calcined limestone were sulfated for extended times in a differential reactor to study the reaction kinetics after formation of a product layer. The reaction rate was controlled by product layer diffusion, except during the initial period. The product layer diffusivity increased with temperature, but decreased with increasing SO 2 concentration. The diffusivity not only depends on current conditions, but also on previous conditions that led to the formation of the layer. The results support a crystallization and fracture model and a hypothesis that the rate-limiting mechanism changes from inward gas diffusion control in the early stages to outward ionic diffusion control after formation of a continuous product layer, a change attributed to the need for the reaction to do mechanical work to displace the product layer and make room for increased solid volume at the CaO/CaSO 4 interface. A criterion is established to determine whether a product layer can be fractured. A gas containing 2250 ppm SO 2 at 900 °C cannot fracture a product layer as thick as 233 nm, while such a layer can be fractured by steam at 250 °C and a partial pressure of 1 bar.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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