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Enregistrement W2048603472 · doi:10.1021/ef800779k

Long-Term Calcination/Carbonation Cycling and Thermal Pretreatment for CO<sub>2</sub> Capture by Limestone and Dolomite

2009· article· en· W2048603472 sur OpenAlexaff
Zhongxiang Chen, Hoon Sub Song, Miguel Portillo, C. Jim Lim, John R. Grace, Edward J. Anthony

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationCalcinationDolomiteCalcium loopingCarbon dioxideThermogravimetric analysisChemical engineeringCarbonatationCalciteCombustionEnvironmental scienceChemistryMaterials scienceMineralogyWaste managementPulp and paper industryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capturing carbon dioxide is vital for the future of climate-friendly combustion, gasification, and steam-re-forming processes. Dry processes utilizing simple sorbents have great potential in this regard. Long-term calcination/carbonation cycling was carried out in an atmospheric-pressure thermogravimetric reactor. Although dolomite gave better capture than limestone for a limited number of cycles, the advantage declined over many cycles. Under some circumstances, decreasing the carbonation temperature increased the rate of reaction because of the interaction between equilibrium and kinetic factors. Limestone and dolomite, after being pretreated thermally at high temperatures (1000 or 1100 °C), showed a substantial increase in calcium utilization over many calcination/carbonation cycles. Lengthening the pretreatment interval resulted in greater improvement. However, attrition was significantly greater for the pretreated sorbents. Greatly extending the duration of carbonation during one cycle was found to be capable of restoring the CO 2 capture ability of sorbents to their original behavior, offering a possible means of countering the long-term degradation of calcium sorbents for dry capture of carbon dioxide.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations163
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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