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Enregistrement W2290045821 · doi:10.1002/cjce.22466

Oxygen consumption rate model in HCl oxidation over a supported CuO‐CeO<sub>2</sub> composite oxide catalyst under lean oxygen condition

2016· article· en· W2290045821 sur OpenAlexvenueno aff
Yong Dai, Zhaoyang Fei, Xihua Xu, Chen Xian, Jihai Tang, Mifen Cui, Xu Qiao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisOxygenAdsorptionOxideDesorptionChemistryChemical engineeringDiffusionComposite numberInorganic chemistryCatalytic oxidationReaction rateMaterials scienceThermodynamicsPhysical chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lean‐oxygen oxidation of HCl, in which O 2 conversion can reach as high as ∼60 to ∼90 %, can greatly simplify the process of recycling Cl 2 using gas‐phase catalysis technology. The O 2 consumption rate in lean‐oxygen HCl oxidation over a supported CuO‐CeO 2 composite oxide catalyst was studied using an integral tube reactor. After eliminating the diffusion effects, three empirical kinetic models were proposed, which assumed O 2 adsorption, surface reaction, and Cl 2 desorption as the rate‐controlling steps, respectively. Based on O 2 adsorption as the rate‐controlling step, the results indicate that the kinetic Model I best describes the coincidence between the predicted results and the experimental data. The results laid an essential foundation for reactor simulation, scale‐up, and optimization of the industrial process.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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