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Enregistrement W2158758279 · doi:10.1002/cjce.21910

A comparison of three methods to regenerate activated carbon saturated by diesel fuels

2014· article· en· W2158758279 sur OpenAlexaffvenue
Erin Wishart, Ying Zheng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésDiesel fuelActivated carbonAdsorptionChemical engineeringCarbon fibersSonicationMicroporous materialPetroleum cokeSolventExtraction (chemistry)Materials sciencePorosityThermal treatmentRegeneration (biology)ChemistryPulp and paper industryCokeOrganic chemistryChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The three regeneration methods (thermal treatment, ultrasonication, and solvent extraction) were studied to regenerate the adsorptive capacity of the activated carbons (ACs) that were saturated by the nitrogen and sulphur containing compounds of diesel fuels. This is one of the few reports that give attention to the regeneration of heteroaromatic compounds contaminated ACs. Both model diesel and light cycled oil (LCO) were served as feedstocks. High regeneration rates can be obtained for all three approaches when model diesel was used as the feed. As model diesel was replaced by LCO, a significant drop in capacity restoration can be observed for the first few cycles and then the decrease rate slowed down. Solvent extraction outperformed the other two methods. The causes to lower regeneration performance were also analysed. It is shown that the regenerated carbons had a lower porosity and surface area and fewer surface oxygen functional groups than fresh carbon regardless of the regeneration methods employed. Significant micropore blockage was observed in the carbon regenerated by the thermal approach due to the coke deposit under thermal conditions. Mesopores formed during the regeneration by ultrasonication are considered to promote the carbon adsorption capacity.

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)0,000
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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