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Enregistrement W2025815391 · doi:10.4155/cmt.12.55

Part 6: Solvent recycling and reclaiming issues

2012· article· en· W2025815391 sur OpenAlexaff
Walid ElMoudir, Teeradet Supap, Chintana Saiwan, Raphael Idem, Paitoon Tontiwachwuthikul

Notice bibliographique

RevueCarbon Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingAmine gas treatingSolventFiltration (mathematics)Land reclamationActivated carbonElectrodialysisWaste managementDistillationChemistryIon-exchange resinProcess engineeringEnvironmental sciencePulp and paper industryAdsorptionOrganic chemistryMembraneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purification of solvents is required to maintain quality and absorption capacity for better performance and economics for CO2 capture plants. An effective technique is needed to separate degradation products from their parent amines to prevent operational problems such as corrosion, foaming, fouling and change of solvent physicochemical properties. To overcome these problems, an amine reclamation process is used to clean up the solvent. Over 30 years ago, only five amine clean-up methods – solvent changeover, solvent purging/feeding, mechanical filtration, activated carbon filtration and neutralization of organic/inorganic acids – existed, which are reviewed in this article. More specific and advanced approaches developed later to achieve more effective removal of impurities and degradation products from the solvents are also summarized. This article also gives future trends for reclamation techniques in amine-based CO2 capture processes including hybrid processes or improvement of the current technologies such as extraction, ion exchange, thermal distillation and electrodialysis.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,675

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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