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Enregistrement W2315704612 · doi:10.1021/ef402359b

Direct Coal Liquefaction: Low Temperature Dissolution Process

2014· article· en· W2315704612 sur OpenAlexafffund
Fatemehalsadat Haghighat, Arno de Klerk

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing Technologies
Mots-clésCoalDissolutionLiquefactionExtraction (chemistry)Yield (engineering)SolventCoal liquefactionVolume (thermodynamics)ChemistryChemical engineeringMineralogyChromatographyPulp and paper industryMaterials scienceOrganic chemistryThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The front-end design of a direct coal liquefaction process for the conversion of lignite into coal liquids by solvent extraction was investigated. The experimental work focused on physical coal dissolution in the temperature range 25–150 °C. It was found that the kinetics of physical coal dissolution was rapid and essentially complete within 2 min at 25 °C. There was a limiting extract yield, which increased with increasing temperature. Within the pore diameter range 0.1–10.7 μm, the volume of only pores with diameters <5 μm increased measurably on solvent extraction, while the shape of the pore size distribution remained the same. Additional pore volume created during extraction exceeded that of the liquid extract. Extraction took place from the bulk of the coal. Packed bed extraction was more efficient than batch extraction at otherwise similar conditions; an explanation was proposed. Even at the least severe conditions, 25 °C for 2 min, mass transport was not limiting and the solvent-to-coal ratio did not meaningfully affect the extract yield. These observations were employed to propose potential improvements to the front-end design for direct coal liquefaction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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