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Enregistrement W2315487439 · doi:10.1021/ie300358c

<sup>13</sup>C NMR Spectroscopy of a Novel Amine Species in the DEAB–CO<sub>2</sub>–H<sub>2</sub>O system: VLE Model

2012· article· en· W2315487439 sur OpenAlexaff
Huancong Shi, Teerawat Sema, Abdulaziz Naami, Zhiwu Liang, Raphael Idem, Paitoon Tontiwachwuthikul

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDiethylamineAmine gas treatingProtonationDissociation (chemistry)Analytical Chemistry (journal)BicarbonateCarbonate IonSpectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyPhysical chemistryIonInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present work, ion speciation studies in solutions of the novel amine 4-(diethylamine)-2-butanol (DEAB), at various CO 2 loadings (0–0.8 mol of CO 2 /mol of amine) and amine concentrations (0.52–1.97 M), were determined by 13 C nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. In addition, the dissociation constant K of DEABH + was determined at 24.5, 35, and 45 °C using a pH meter. The ion speciation plot, which contains various sets of concentrations of DEAB, protonated DEAB, bicarbonate, and carbonate, was successfully generated. Because DEAB is a novel solvent, this is the first time that the ion speciation plots of the DEAB–CO 2 –H 2 O system have been developed. It is also the first time that the 13 C NMR calibration technique was applied to develop the vapor–liquid equilibrium (VLE) model for an amine–CO 2 –H 2 O system. The results obtained from the present work can be a great help for the further analysis of the DEAB VLE model, as well as CO 2 absorption and kinetics studies. Furthermore, it was found that the novel 13 C NMR calibration technique developed in this work provides higher accuracy than the conventional technique.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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