Simultaneous Low-Cost Carbon Sources and CO<sub>2</sub> Valorizations through Catalytic Gasification
Notice bibliographique
Résumé
The inherent CO 2 gasification reactivities of chars derived from a series of plentiful carbon sources, including petroleum coke (petcoke), coal with various ranks, biomass, and even municipal solid wastes, have been systematically investigated in this work. Among these, switchgrass char exhibits the best activity, while petcoke char behaves the worst toward CO production. The results from sample characterizations indicate that the inherent char reactivity during CO 2 gasification is closely related to its physical properties such as the alkali metal and oxygen contents as well as the H/C atomic ratio. In addition, the effect of the reaction conditions (i.e., temperature, pressure, space velocity, particle size of char, and CO and CO 2 concentrations in the gas feedstock) on char CO 2 gasification has also been explored. Moreover, a set of supported catalysts have been developed to further promote the char reactivity toward CO 2 gasification at moderate temperature, among which K–Ca/ZnO–CeO 2 ranks at the top in terms of CO 2 conversion and CO production and demonstrates excellent stability during a long-term cumulative run. Through careful analyses of the collected catalyst characterization results, a novel catalyst design composed of two redox metal/metal oxide pairs supported on an oxygen ion conductor, based on the reported K–Ca/ZnO–CeO 2 system, has been proposed for future catalyst development with even better CO 2 gasification performance for fluidized bed applications with much easier catalyst recovery and thus minimized catalyst loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».