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Enregistrement W2147290996 · doi:10.1002/cjce.22226

An integrated method for preparing low quinoline insoluble modified pitch

2015· article· en· W2147290996 sur OpenAlexvenueno aff
Peng Liu, Dexiang Zhang, Xu Yang, Bowu Cheng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésAutoclavePolymerizationCoal tarThermogravimetric analysisMaterials scienceQuinolineChemistrySoftening pointHexaneTolueneFiltration (mathematics)Nuclear chemistryChromatographyComposite materialCoalOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pitches with three different softening points (SPs) were obtained from the same original coal tar purified in the laboratory by centrifuge, hot filtration, and distillation. The effect of temperature and residence time on thermal polymerization of the three types of pitch was investigated using a laboratory autoclave. The differences in the composition of the three types of pitch was established by elemental and thermogravimetric analyses. The results show that the purified coal tar with low quinoline insolubles (QI) of 1.8 g/kg (0.18 wt%) was obtained by centrifuge and hot filtration treatment at 348 K, with a 1000‐mesh filter. The coal tar recovery is approximately 800 g/kg (80 wt%). The rate of thermal polymerization is influenced by the SP of the original pitch controlled by the distillation conditions. The QI of the modified pitch decreases (from 3.5 to 1.8 g/kg, 0.35 to 0.18 wt%) in the initial reaction stages at low temperatures (below 683 K) and increases at higher temperatures during the thermal treatment. The SP, coking value (CV), and toluene insolubles (TI) of modified pitches increase monotonically with temperature. A modified pitch with a low QI of 1.8 g/kg (0.18 wt%), a SP of 366 K, a TI of 234.2 g/kg (23.42 wt%), and a CV of 485 g/kg (48.50 wt%) was prepared from the original pitch with an SP of 319 K by thermal polymerization at 683 K for 1 h.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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