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Enregistrement W2083995619 · doi:10.1021/ef800316h

CO<sub>2</sub> Looping Cycle Performance of a High-Purity Limestone after Thermal Activation/Doping

2008· article· en· W2083995619 sur OpenAlexaff
Vasilije Manović, Edward J. Anthony, Gemma Grasa, J.C. Abánades

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationThermogravimetric analysisCalcinationMaterials scienceSinteringScanning electron microscopeDopingParticle sizeGrindingMineralogyChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialChromatographyCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of thermal pretreatment on the performance of a high-purity limestone (La Blanca) during CO 2 capture cycles is investigated in this paper. This limestone was chosen for more detailed investigation because, in earlier research, it failed to show any favorable effect as a result of thermal pretreatment. Here, the original sample, with a particle size of 0.4−0.6 mm, and ground samples were thermally pretreated at 1000−1200 °C, for 6−24 h, and then subjected to several carbonation/calcination cycles in a thermogravimetric analyzer (TGA). This work shows that thermal pretreatment failed to produce a significant self-reactivation effect during CO 2 cycles, despite the use of a wide range of conditions during pretreatment (grinding, temperature, and pretreatment duration) as well as during cycling (CO 2 concentration and duration of the carbonation stage). Additional doping experiments showed that both high Na content and lack of Al in La Blanca limestone cause poor self-reactivation performance after thermal pretreatment. Scanning electron microscope−energy-dispersive X-ray (SEM−EDX) analyses also confirmed more pronounced sintering and loss of activity, which we believe are caused by the relatively high Na content. However, stabilization of sorbent particle morphology by Al can allow this limestone to show self-reactivation performance and higher conversions over a longer series of CO 2 cycles.

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 seuil0,005

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations125
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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