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Enregistrement W2461018436 · doi:10.1002/cjce.22587

A study of the heat transfer characteristics of novel Ni‐foam structured catalysts

2016· article· en· W2461018436 sur OpenAlexvenueno aff
Zheng Wan, Jian Jiang, Hongfang Ma, Yakun Li, Yong Lu, Fahai Cao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExothermic reactionHeat transferMaterials scienceHeat transfer coefficientPacked bedMetal foamCatalysisPorosityThermodynamicsEndothermic processHeat transfer enhancementChemical engineeringComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly exothermic reactions require catalyst beds with good heat transfer characteristics. Novel Ni‐foam structured catalysts have significant heat transfer efficiency compared with traditional packed beds, which is very suitable for the highly exothermic methanation reaction. The present work reports an experimental study of steady‐state heat transfer behaviour of a gas flowing through a fixed bed packed with Ni‐foam structured catalyst under various operation conditions. Experiments were carried out in a dedicated tubular reactor with inlet air temperature ranging from 160 to 200 °C, heating pipe temperature inside the fixed bed ranging from 400 to 500 °C, and air flow rate ranging from 4.0 to 6.0 Nm 3 /h. Effective radial conductivity ( λ er ) and wall heat transfer coefficient ( α w ) were derived based on the steady‐state measurements and the two‐dimensional pseudo‐homogeneous heat transfer model. The estimated values of λ er and α w were between 2.17 and 3.34 W/m · K and 170 to 250 W/m 2 · K respectively. Heat transfer properties of Ni‐foam structured catalyst are prominent compared with conventional packed bed. From the results it was found that the metal matrix and porous structure of the catalyst enhanced heat transfer. We anticipate that our research will open a new opportunity for design of new‐generation SNG process.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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