Improvement of CO<sub>2</sub> absorption using AL<sub>2</sub>O<sub>3</sub> nanofluids in a stirred thermostatic reactor
Notice bibliographique
Résumé
The improvement of CO 2 absorption by Al 2 O 3 nanofluids with deionized water as the base fluid was studied experimentally. The reactor used was a stirred thermostatic reactor, operated batchwise. Pure CO 2 was employed in all the experiments. The content of Al 2 O 3 in nanofluids ranged from 0 to 0.2 % (wt). Sodium dodecyl benzene sulfonate (SDBS) was employed to improve the stability of the nanofluids, and the combined effect of nanoparticles and surfactants on the absorption enhancement was studied. The parameters such as the concentration of Al 2 O 3 nanoparticles and surfactants, the stirring speed, and the ultrasonic time were varied. The results show that the nanoparticle mass fraction and the ultrasonic time have an optimum value for the CO 2 absorption enhancement. The combination of surfactants and nanoparticles improves the enhancement performance of Al 2 O 3 nanofluids more effectively than that without surfactants. With the increase of the stirring speed, the effective absorption ratio in stable nanofluids declines, while in poorly dispersed Al 2 O 3 suspensions, it is increased first and then reduced. The mechanism of the Al 2 O 3 nanofluid enhancing CO 2 absorption is discussed accordingly. The absorption enhancement by the Al 2 O 3 nanofluid is mainly attributable to convective motion induced by the Brownian motion.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».