MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152939055 · doi:10.1002/cjce.20671

Feasibility of recycling KOH in chemical activation of oil‐sands petroleum coke

2011· article· en· W2152939055 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mingjiang Yuan, Yesul Kim, Charles Q. Jia

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPotassium hydroxidePetroleum cokeChemistryChemical engineeringCarbon fibersPotassiumCokeHydrogenMetalActivated carbonInorganic chemistryMaterials scienceOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although potassium hydroxide (KOH) is known to be effective in generating highly porous activated carbons, the mechanism of KOH activation has not been well elucidated. To develop porosity in carbon, a high KOH/carbon mass ratio must be maintained. Consequently, KOH, as the activating agent, represents a major part of the cost of the activation process. Focusing on the mechanism, particularly the activation products, the present work attempted to establish the technical feasibility of recycling KOH. Experiments revealed that the major products of KOH activation at 600–900°C are metallic K, K 2 CO 3 , CO and H 2 , which is supported by thermodynamic analysis. The overall reaction may be written as 6KOH + 4C = K 2 CO 3 + 4K + 3H 2 + 3CO. At temperatures over 900°C, K 2 CO 3 becomes unstable and participates in activation reactions with carbon; a more suitable overall reaction would be KOH + C = CO + K + 0.5H 2 . As potassium ion is reduced to metallic K which is readily converted into KOH and hydrogen gas upon reacting with water, KOH recycling is feasible. The reuse of KOH in chemical activation could substantially reduce the cost of activation process. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations39
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetZeolite Catalysis and SynthesisTravaux en français237 207