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Enregistrement W2097727844 · doi:10.1002/cjce.5450830607

Dry‐Reforming of Ethanol in the Presence of a 316 Stainless Steel Catalyst

2005· article· en· W2097727844 sur OpenAlexafffundvenue
Nicolas Abatzoglou, F. Gitzhofer

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCatalysisCarbon dioxide reformingBiomass (ecology)Yield (engineering)Chemical engineeringHydrogenCarbon fibersCatalytic reformingNatural gasMaterials scienceSyngas to gasoline plusFossil fuelHydrogen productionChemistrySyngasWaste managementSteam reformingOrganic chemistryMetallurgyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dry‐reforming is a known process for the production of synthetic gas from natural gas or other volatile fossil fuels. Another possible application is the reforming of hydrocarbons contained in the synthetic gas produced from biomass or waste gasification. The absence of wide industrial process applications is mainly due to the high endothermicity of the reactions involved and technical problems associated with carbon formation. In this work, the target reaction is: The principal challenge is that of using a 2D catalyst formulation favouring the target reaction and permitting easy retrieval of deposited carbon while, at the same time, preserving the catalyst's activity and structural integrity. This paper presents the results obtained from the use of a 316 stainless steel catalyst. The catalyst is active in ethanol dry reforming as the yield of hydrogen reached 98% of the theoretical value. Moreover, the co‐product carbon is of a filamentous form and can be easily retrieved without risk of modification to the catalyst properties. This catalyst is recyclable; it can be used several times over in the dry‐reforming of ethanol process without detectable change in its activity and selectivity.

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 seuil0,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations46
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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