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Enregistrement W2084648887 · doi:10.1002/cjce.5450780312

Model study of the direct causticization reaction between sodium trititanate and sodium carbonate

2000· article· en· W2084648887 sur OpenAlexaffvenue
Ingrid Nohlgren, Hans Theliander, Qianlin Zhuang, Adriaan R. P. van Heiningen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionFluidized bedSodium carbonateKineticsKinetic energyThermodynamicsMaterials scienceChemical kineticsSodiumChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The solid state reaction between sodium tri‐titanate and sodium carbonate, forming mainly sodium pentatitanate, was investigated. Experiments were carried out in a micro‐differential reactor made of quartz glass at various temperatures between 800°C and 880°C and in a pilot fluidized bed reactor operated in a semi‐batch mode. In the former reactor, basic kinetic data was obtained by measuring the release of carbon dioxide. Different kinetic models were considered to describe the conversion, such as the Valensi‐Carter model for diffusion controlled reaction rates and the phase‐boundary model for first‐order reaction kinetics. Furthermore, a model that included both diffusion in the solid material and the chemical kinetics was derived. This model described the experimental data obtained in the micro‐differential reactor very well. However, for the fluidized bed experiments, these different kinetic models did not accurately describe the experimental data. Therefore, an improved model was developed, which also took into account the time taken for the reactants to achieve physical contact. This model gave good agreement with the experimental data.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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