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Enregistrement W2055027950 · doi:10.1002/cjce.20498

Kinetics study on cnt‐supported RuKCo FTS catalyst in a fixed bed reactor

2011· article· en· W2055027950 sur OpenAlexafffundvenue
Mariane Trépanier, Christopher A. Dorval Dion, Ajay K. Dalai, Nicolas Abatzoglou

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEnerkem
Mots-clésMicroreactorCatalysisSpace velocityFischer–Tropsch processThermodynamicsKineticsActivation energySyngasChemistryRate equationKinetic energyReaction rateChemical kineticsPhysical chemistryMaterials sciencePhysicsOrganic chemistryClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rate of syngas (H 2 /CO) consumption over a RuKCo/CNT Fischer–Tropsch synthesis (FTS) catalyst was measured in a fixed bed microreactor at 210–225°C, 2–3.5 MPa, H 2 /CO feed molar ratios of 1–2.5, and gas hourly space velocity (GHSV) range of 2700–3600 h −1 . The data have been used to model the kinetics of the FTS reactions within the range of the studied conditions. One empirical power law model and four semi‐empirical kinetic models based on Langmuir–Hinshelwood‐type equation have been evaluated. The best fitting was obtained with the equation: similar to that proposed by Brötz et al. The estimated activation energy ( E = 80–85 kJ/mol) is lower than that is reported in the literature. The validity of these results are restricted to fixed beds with the given catalyst in the tested conversion regime.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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