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Enregistrement W2397979548 · doi:10.1002/cjce.22545

Investigation of CO<sub>2</sub> separation from synthesis CO<sub>2</sub>/CH<sub>4</sub> mixture utilizing tetra‐<i>n</i>‐butyl ammonium bromide semi‐hydrate

2016· article· en· W2397979548 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoya Zang, Deqing Liang, Nengyou Wu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClathrate hydrateAmmonium bromideHydrateChemistryGas separationMethaneDistilled waterBiogasTetraSeparation processBromideInorganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyOrganic chemistryPulmonary surfactantMembraneWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semi‐clathrate hydrates of tetra‐n‐butyl ammonium bromide (TBAB) offer a potential solution for separation of CO2 from biogas. In this work, gas hydrate formation from a CO2/CH4 mixture in distilled water with 0.05 g/g (5 wt%) TBAB was examined at 275, 277, and 279 K with pressures of 4000, 5000, and 6000 kPa. The compositional changes of the gas phase were analyzed continuously during the hydrate formation process. The results indicated that no significant induction occurred during hydrate formation. The CO2 separation factor increased with decreasing temperature and increasing pressure. The maximum amount of CO2 gas molar ratio in the residual gas phase was 79.81 mol% at 4000 kPa and 275 K with a gas/liquid volume ratio (Vg/Vl) of 1. TBAB promoted hydrate formation and CO2 separation; however, the CO2 separation factor decreased in a decomposed solution compared with fresh TBAB solution. The experimental results provide a theoretical basis for the use of hydrate‐based gas separation (HBGS) technology in biogas purification.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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