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Enregistrement W2316234865 · doi:10.1021/ie300177p

Energy Efficiencies in a Photo-CREC-Air Reactor: Conversion of Model Organic Pollutants in Air

2012· article· en· W2316234865 sur OpenAlexaff
Benito Serrano, Hugo de Lasa

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisAcetoneAcetaldehydeAdsorptionIrradiationChemistryKinetic energyCatalysisPollutantMaterials sciencePhotochemistryChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy efficiency of the photocatalytic conversion of gas-phase organic pollutants was studied using a redesigned and scaled-up photo-CREC-air reactor. This photocatalytic unit has the unique feature of allowing an accurate analysis of the irradiation field by establishing macroscopic balances and in situ measurements. The photo-CREC-air reactor operates in batch mode with the photocatalyst supported by a stainless steel mesh being irradiated by eight UV lamps. Kinetic modeling was performed, and quantum yields (QYs) and photochemical thermodynamic efficiency factors (PTEFs) were calculated using data for acetone and acetaldehyde photocatalytic degradation in ambient air utilizing a Degussa P25 (Aeroxide 25) photocatalyst. It was found that the photo-CREC-air reactor is suitable for the determination of kinetic and adsorption parameters, given a design with excellent irradiation usage and fluid–catalyst contact. In this respect, quantum yields for both acetone and acetaldehyde exceed the value of 1 (equivalent to 100%), with PTEFs in both cases remaining below the level of 1, as required by thermodynamics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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