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Enregistrement W2330653102 · doi:10.1021/ie501123u

Catalytic NO<sub><i>x</i></sub> Reduction in a Novel i-CFB Reactor: II. Modeling and Simulation of i-CFB Reactors

2014· article· en· W2330653102 sur OpenAlexaff
Xingxing Cheng, Xiaotao Bi

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésNOxResidence time (fluid dynamics)ChemistryAdsorptionCatalysisChemical engineeringNuclear engineeringCombustionWaste managementOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical model has been developed for the i-CFB deNO x reactor, which is designed for the hydrocarbon-based selective catalytic reduction (HC-SCR) process. The i-CFB model consists of three submodels: hydrodynamics, NO x adsorption, and reaction kinetics. The modeling results show good agreement with the experimental data. It is observed from the simulation that the performance of the i-CFB reactor is very sensitive to gas bypass from the draft tube to the annulus ( R d-a ) but is less sensitive to the converse ( R a-d ). The solids circulation rate ( G s ) has little effect on the overall deNO x efficiency. The analysis of NO x adsorption and reduction at both the annulus and the draft tube zones revealed that solids residence time in the reduction zone is too short for the NO x reduction reaction for the current i-CFB reactor design. A large reduction zone could significantly enhance the overall deNO x efficiency. The optimum reduction zone area ratio ( A R / A total ) should be ∼0.65–0.7. Further increases in the A R / A total ratio will decrease NO x conversion. It is also observed that the performance of the i-CFB at higher A R / A total ratios is less sensitive to gas bypass from the reduction zone to the adsorption zone. The deNO x efficiency of i-CFB reactor becomes more sensitive to NO x adsorption capacity at higher A R / A total ratios.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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