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Enregistrement W2034809663 · doi:10.1002/cjce.22188

Effect of CO<sub>2</sub> on catalytic hydrotreatment of gas‐oil

2015· article· en· W2034809663 sur OpenAlexvenueno aff
Stella Bezergianni, Vasiliki Dagonikou

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue-gas desulfurizationCatalysisChemistryHydrodesulfurizationHydrogenMethaneFraction (chemistry)PetroleumRaw materialChemical engineeringWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate the effect of CO 2 on catalytic hydrotreatement of gas‐oil to evaluate the potential of catalytic co‐ hydroprocessing of petroleum fractions with liquid biomass. A total of six experiments were conducted under low (330 °C), mild (345 °C) and severe (360 °C) operating conditions employing straight run gas‐oil as the petroleum fraction feedstock. During three of these experiments CO 2 was artificially added to the reaction system to assess its impact on the associated catalytic reactions over a commercial CoMo/Al 2 O 3 catalyst. The dedicated experiments revealed a suspending role of CO 2 on hydro‐ desulfurization (HDS), hydro‐denitrogenation (HDN), and saturation reactions, which is attributed to the subsequent hydrogen partial pressure reduction of the reacting system caused by the competitive water gas‐shift and methane reforming reactions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,401

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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