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Enregistrement W2088811796 · doi:10.1016/j.egypro.2009.01.004

Effect of gas impurities on the behavior of Ni-based oxygen carriers on chemical-looping combustion

2009· article· en· W2088811796 sur OpenAlexfundno aff
Juan Adánez, Francisco Garcı́a-Labiano, Pilar Gayán, Luis F. de Diego, Alberto Abad, Cristina Dueso, Carmen R. Forero

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónPetrobrasEuropean CommissionSuncor Energy Incorporated
Mots-clésChemical looping combustionCombustionOxygenImpurityRefineryWaste managementChemistryChemical engineeringWork (physics)Air separationProcess engineeringProcess (computing)Materials scienceOrganic chemistryMechanical engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical Looping Combustion (CLC) is a two-step gas combustion process that produces a pure CO2 stream, ready for compression and sequestration. A solid oxygen carrier (OC) circulates between two reactors and transports oxygen from the combustion air to the fuel. Since the fuel is not mixed with air, the subsequent CO2 separation process is not necessary. A key aspect in CLC process using refinery and industrial gases is to know the behavior of the oxygen carriers under real gas mixtures that contain impurities as for example, sulfur and light hydrocarbons. The objective of this work was to analyze the effect of these impurities on the behavior of a Nickel-based oxygen carrier prepared by dry impregnation on α-Al2O3. The tests were carried out in a continuous 500 Wth CLC plant. Based on these results, important conclusions with respect to design of CLC plants are derived, which can help to the development of this technology in the near future.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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