Enhancing properties of iron and manganese ores as oxygen carriers for chemical looping processes by dry impregnation
Notice bibliographique
Résumé
The use of naturally occurring ores as oxygen carriers in CLC processes is attractive because of their relative abundance and low cost. Unfortunately, they typically exhibit lower reactivity and lack the mechanical robustness required, when compared to synthetically produced carriers. Impregnation is a suitable method for enhancing both the reactivity and durability of natural ores when used as oxygen carriers for CLC systems. This investigation uses impregnation to improve the chemical and mechanical properties of a Brazilian manganese ore and a Canadian iron ore. The manganese ore was impregnated with Fe 2 O 3 and the iron ore was impregnated with Mn 2 O 3 with the goal of forming a combined Fe/Mn oxygen carrier. The impregnated ore’s physical characteristics were assessed by SEM, BET and XRD analysis. Measurements of the attrition resistance and crushing strength were used to investigate the mechanical robustness of the oxygen carriers. The impregnated ore’s mechanical and physical properties were clearly enhanced by the impregnation method, with boosts in crushing strength of 11–26% and attrition resistance of 37–31% for the impregnated iron and manganese ores, respectively. Both the unmodified and impregnated ore’s reactivity, for the conversion of gaseous fuel (CH 4 and syngas) and gaseous oxygen release (CLOU potential) were investigated using a bench-scale quartz fluidised-bed reactor. The impregnated iron ore exhibited a greater degree of syngas conversion compared to the other samples examined. Iron ore based oxygen carrier’s syngas conversion increases with the number of oxidation and reduction cycles performed. The impregnated iron ore exhibited gaseous oxygen release over extended periods in an inert atmosphere and remained at a constant 0.2% O 2 concentration by volume at the end of this inert period. This oxygen release would help ensure the efficient use of solid fuels. The impregnated iron ore’s reactivity for CH 4 conversion was similar to the reactivity of its unmodified counterpart. The unmodified manganese ore converted CH 4 to the greatest extent of all the samples tested here, while the impregnated manganese ore exhibited a decrease in reactivity with respect to syngas and CH 4 conversion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».