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Enregistrement W2099579579 · doi:10.1260/0263617001493585

Carbons Suitable for Medium Pressure (6.9 MPa) Methane Storage

2000· article· en· W2099579579 sur OpenAlexaff
D.F. Quinn, S. E. Ragan

Notice bibliographique

RevueAdsorption Science & Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésChemistryVolume (thermodynamics)MethaneMicroporous materialNatural gas storageAdsorptionNatural gasMonolithCompressed natural gasCarbon fibersChemical engineeringHydrogen storageMaterials scienceComposite materialOrganic chemistryCatalysisThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The storage and delivery of natural gas using adsorbent carbon monoliths at 3.4 MPa is only about 75% that of natural gas compressed to 21 MPa on an equal volume basis. One possible way to increase ambient temperature adsorbed natural gas (ANG) storage is to simply increase the storage pressure. However, this will only be beneficial if there is unfilled micropore capacity within the carbon adsorbent. Carbons that have been optimized for storage at 3.4 MPa may not have sufficient micropore capacity to give increased storage at 6.9 MPa. In the present work, carbons have been prepared which are considered to be more useful for storage at 6.9 MPa than at 3.4 MPa due to their having an increased micropore volume fraction per monolith or storage volume. Although the pore wall separation of these carbons may not be ideal for maximum adsorbate density, these carbons showed that more than 180 v/v can be delivered from 6.9 MPa. This value approaches that of delivery from compressed natural gas (CNG) and exceeds it if the rectangular external envelope is considered as the realistic volume of the storage vessel. The results obtained clearly show the diminishing returns for methane adsorption storage with pressure increase. An increase of only about 30% in storage capacity was achieved from a doubling of the storage pressure from 3.4 MPa to 6.9 MPa.

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 enseignants0,001
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations16
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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