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Enregistrement W2372459288

Kinetic study on thermal decomposition of flax fibers with model-free and Coats-Redfern model fitting kinetic approaches

2010· article· en· W2372459288 sur OpenAlexaff
Guiying Xu, Sun Guogang

Notice bibliographique

RevueHuagong xuebao · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivation energyKinetic energyThermal decompositionDecompositionThermodynamicsMaterials scienceAtmospheric temperature rangeKineticsRange (aeronautics)Raw materialChemistryPhysical chemistryComposite materialOrganic chemistryPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TG analysis was used to investigate the thermal decomposition of flax fibers which are a potential gasification feedstock.10 mg flax shive samples with the particles between 0.60 and 0.85 mm was linearly heated to 550℃ at heating rates of 10,20,30,50 K·min-1,respectively,under high-purity nitrogen.Coats-Redfern model fitting method and model-free methods include Kissinger method and three isoconversional methods(Friedman,Flynn-wall-Ozawa,Vyazovkin and Wight methods)were used to estimate the apparent activation energy of the fax fibers.With the three isoconversional methods,it can be concluded that the activation energy increases with increasing conversion.The four model free methods indicated activation energies in the range of 155—175 kJ·mol-1.Activation energies by Coats-Redfern model fitting method was about 175 kJ·mol-1,close to the values by model free method.These activation energy values provide the basic data for the thermo-chemical utilization of the flax fibers.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,828

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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