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Enregistrement W2325148444 · doi:10.1021/ef300118s

Ethanol Dehydration in a Fixed Bed Using Canola Meal

2012· article· en· W2325148444 sur OpenAlexaff
Tim Baylak, Pardeep Kumar, Catherine Hui Niu, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaAdsorptionEthanolChemistryDehydrationVolumetric flow rateChromatographyOrganic chemistryBiochemistryFood scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethanol dehydration was investigated in a fixed-bed packed with canola meal biosorbent. Breakthrough curves were used to investigate the effects of feed flow rate, column temperature, and ethanol feed concentration on water and ethanol adsorption capacity. Experimental results demonstrated that fuel grade ethanol (over 99 wt %) was achieved through water adsorption in the fixed bed with ethanol feed concentrations of 75 wt %, and 92 wt %, respectively, at a feed flow rate of 2.9 mL/min and column temperature of 85 °C. Both water and ethanol were adsorbed on canola meal. Water adsorption isotherm was described as type II isotherm. Peudo-equilibrium ethanol adsorption isotherm was also discussed in this work. Water selectivity over ethanol was higher at the breakthrough point defined at 99 wt % ethanol than that at water adsorption equilibrium. Separation factor can be optimized through controlling feed flow rate, ethanol feed concentration, and column temperature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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