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Enregistrement W2056664618 · doi:10.1021/jp911949w

Gas−Liquid Flow Solid-Catalyzed Reactions in Magnetic-Field Emulated Microgravity

2010· article· en· W2056664618 sur OpenAlexaff
Faı̈çal Larachi, Mugurel Catalin Munteanu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiamagnetismSelectivityMagnetic fieldCatalysisWettingPhenylacetyleneMagnetMaterials scienceChemical engineeringChemical physicsChemistryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyPhysicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The catalytic hydrogenation of α-methylstyrene and phenylacetylene were used to study the conversion and selectivity behaviors of wetting-sensitive solid-catalyzed gas−liquid flowing systems in artificial gravity generated in strong inhomogeneous static magnetic fields. Such microgravity environment maintained in a 9 T magnet for hours down to 10 −4 g for co-currently flowing diamagnetic gas/diamagnetic liquid systems was realized by matching the gas and liquid mass magnetic susceptibilities. Conversion of α-methylstyrene and selectivity of styrene were measured with and without magnetic fields at constant wetting efficiency and contact time. It was shown that magnetic fields affect conversion and selectivity of catalytic reactions exclusively via hydrodynamic phenomena. Hence, this method could prove useful to generate artificial microgravity in Earth-bound facilities to emulate passive/reactive catalytic multiphase flows in lunar/Martian gravity or in other microgravity conditions.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,500

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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