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Enregistrement W2085799255 · doi:10.1021/ie020749d

Catalytic Dry Reforming of Methane in a CREC Riser Simulator Kinetic Modeling and Model Discrimination

2003· article· en· W2085799255 sur OpenAlexaffabout
Tarek El Solh, Kai Jarosch, Hugo de Lasa

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneAdsorptionContext (archaeology)CatalysisCarbon dioxide reformingCarbon dioxideKinetic energyChemistryChemical engineeringReaction rateSimulationEnvironmental scienceProcess engineeringComputer scienceSyngasEngineeringPhysical chemistryGeologyOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study deals with catalytic dry methane reforming in a fluidized Chemical Reactor Engineering Centre (CREC) riser simulator and with the modeling of the obtained results using several kinetic rate equations. Experiments were designed and developed using a statistical criterion that optimizes the effort expended for model discrimination. From the eight models originally considered, six of them were initially found to fit the data. However, only one of them was later on retained using model discrimination. Results of the study show that both the adsorption of methane and the adsorption of carbon dioxide play an important role in determining the observed rate of the methane dry reforming reaction and suggest that methane and carbon dioxide adsorb on different sites of the catalyst. The study is also valuable in providing a sound rate equation applicable in the context of a Catforming process under current development at the CREC of the University of Western Ontario.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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