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Enregistrement W2320811878 · doi:10.1021/ie070221e

Catalytic H<sub>2</sub>S Conversion and SO<sub>2</sub> Production over Iron Oxide and Iron Oxide/γ-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> in Liquid Sulfur

2007· article· en· W2320811878 sur OpenAlexaff
Michael A. Shields, Norman I. Dowling, Peter D. Clark

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfurSulfideCatalysisIron oxideChemistryInorganic chemistryOxideHydrogen sulfideSteady state (chemistry)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stirred-glass autoclave containing liquid sulfur and solid iron oxide catalyst was used to study low-tonnage sulfur recovery from H 2 S-containing gas streams. The objectives were to test the feasibility of using both liquid sulfur as a reaction medium and iron oxide as a direct oxidation catalyst for prolonged H 2 S conversion. Using a 1.60% H 2 S and 0.80% O 2 (balance N 2 ) feed gas, fresh iron oxide acted primarily as a scavenger for bulk H 2 S removal from the inlet gas stream. Following the scavenging phase, the steady-state iron oxide/sulfide was able to maintain low catalytic activity (30% conversion). The steady-state catalyst did, however, have a strong ability to generate significant amounts of SO 2 in the presence of inlet feed O 2 . Data showed that this SO 2 production resulted from the oxidation of the liquid sulfur over the steady-state iron oxide/sulfide. The rate of SO 2 formation was shown to be directly proportional to the concentration of O 2 in the inlet feed gas. Although H 2 S conversions over steady-state iron oxide/sulfide ended up being lower than expected, the ability to strictly control the amount of SO 2 generated from the system was advantageous. By incorporating γ-Al 2 O 3 into a liquid sulfur reactor containing steady-state iron oxide/sulfide, the dual-catalyst system achieved 97% conversion of the H 2 S to elemental sulfur.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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