MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2322175506 · doi:10.1021/ef301483h

A Simplified Approach to Modeling the Rate of Formation of Gas Hydrates Formed from Mixtures of Gases

2013· article· en· W2322175506 sur OpenAlexaff
Carlos Giraldo, Brij Maini, Raj Bishnoi, Matthew A. Clarke

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneChemistryThermodynamicsHydrateClathrate hydrateBar (unit)Water gasStoichiometryHydrogenSyngasPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments were conducted in a semibatch stirred tank reactor, equipped with an in situ particle size analyzer, to study the rate of formation of hydrates from mixtures of carbon dioxide and methane. Two gas mixtures of CO 2 (1) + CH 4 (2), one with x 1 = 0.4 and the other with x 1 = 0.6, were used in the current study. The experimental temperature ranged from 274 to 276 K and the experimental pressure ranged from 20 to 27 bar absolute. The range of temperatures was bounded by the freezing point of water and the temperature at which the CO 2 vapor pressure curve intersects the methane hydrate curve. Initially, the results were analyzed using the kinetic model of Englezos et al. ( Chem. Eng. Sci. 1987, 42, 2659−2666). After a careful re-examination of the model of Englezos et al., it was realized that the mathematical model for gas hydrate formation from gas mixtures could be simplified by directly incorporating the hydrate phase stoichiometry. The new approach has the added advantage that the intrinsic rate constant of gas hydrate formation is required for only a single component. Thus, a new approach was proposed to model the kinetics of gas hydrate formation from a mixture of gases, and the results from these predictions were compared to the results obtained using the model of Englezos et al. The root-mean squares of the relative errors between the experimental results and the predictions of the new model and the model of Englezos et al. were found to be 2.70% and 4.29%, respectively.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & FuelsMême sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207