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Enregistrement W2080950777 · doi:10.1021/ef200015a

Model for Self-Reactivation of Highly Sintered CaO Particles during CO<sub>2</sub> Capture Looping Cycles

2011· article· en· W2080950777 sur OpenAlexaff
B. Arias, J.C. Abánades, Edward J. Anthony

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationCalcium loopingSorbentCalcinationChemical engineeringDiffusionMaterials scienceThermodynamicsChemistryCatalysisAdsorptionPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcium looping is an emerging high-temperature, energy-efficient, CO 2 capture technology using CaO as a regenerable sorbent of CO 2 through the reversible carbonation/calcination reaction. The stability of the sorbent plays a key role in the design of these systems. This paper revisits the self-reactivation phenomenon that has been reported for some highly deactivated CaO materials when submitted to repeated carbonation/calcination cycles under certain conditions. Self-reactivation is modeled in this paper as the result of a dynamic balance between the loss of activity in one cycle and the accumulated gain of activity by extended carbonation times, because of a product layer of CaCO 3 that keeps building up on all surfaces, controlled by the slow diffusion of CO 2 . The model describes reasonably well the trends observed for some limestones and conditions. For other limestones and conditions, the carbonation mechanism is more complex and the model does not fit the evolution of the maximum Ca conversion with the number of cycles as well, although the general patterns of self-reactivation are still well-reproduced.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,667

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations32
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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