Capturing H<sub>2</sub>S<sub>(g)</sub>by In Situ-Prepared Ultradispersed Metal Oxide Particles in an Oilsand-Packed Bed Column
Notice bibliographique
Résumé
The current oil recovery and upgrading processes contribute directly to air pollution problems. H 2 S (g) is considered one of the major gaseous pollutants in oil recovery and processing. The aim of this study is to investigate the feasibility of methods aimed at the in situ capture of H 2 S (g) and its conversion into an environmentally neutral final product. In this work, we tested the sorption of H 2 S (g) into different in situ-prepared colloidal metal oxides in an oilsand matrix under recovery conditions, namely, ZnO, CuO, NiO, and Al 2 O 3 . In addition, the effect of metal oxide concentration and reaction temperature on H 2 S (g) reactivity was evaluated. Furthermore, commercially available ZnO nanoparticles were tested for comparison. Except for Al 2 O 3, all the considered metal oxides reacted stoichiometrically with H 2 S (g) at the selected temperature and pressure. An increase in the metal oxide concentration favored the removal of H 2 S (g) . The in situ-prepared ZnO ultradispersed particles were found to be more reactive than the commercial nanoparticles, as a result of their dispersion ability and intrinsic reactivity.
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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 ».