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Enregistrement W2329252947 · doi:10.1021/ef101154d

Red Mud as a Catalyst for the Upgrading of Hemp-Seed Pyrolysis Bio-oil

2010· article· en· W2329252947 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeoxygenationPyrolysisCatalysisChemistryRed mudOrganic chemistryAqueous solutionChemical engineeringNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemp-seed pyrolysis bio-oil was upgraded in a batch laboratory-scale pressure reactor under 800 psi (cold) hydrogen gas at 350−365 °C using a non-alkaline, nontoxic Fe x O y /SiO 2 /TiO 2 catalyst [reduced red mud (RRM)] obtained by the reduction of red mud with HOAc/HCCOH. The upgraded liquid obtained was separated into stable organic and aqueous phases. Comparative analyses between the crude oil and the organic and aqueous phases of upgraded products showed that the RRM-upgraded bio-oil is composed of fewer carbonyl-containing and polar oxygenated compounds but more saturated hydrocarbons. The upgraded oil phases are less viscous than the native oil and stable against resin formation for at least 60 days. The catalytic activity of RRM is related to its ability to catalyze both deoxygenation and cracking reactions that convert reactive components (aldehydes, ketones, and carboxylic acids), which make the oil unstable over time, into less reactive deoxygenated products.

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.

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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,342

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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