Influence of process parameters on carbonation rate and conversion of steelmaking slags – Introduction of the ‘carbonation weathering rate’
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alkaline industrial wastes are considered potential resources for the mitigation of CO 2 emissions by simultaneously capturing and sequestering CO 2 through mineralization. Mineralization safely and permanently stores CO 2 through its reaction with alkaline earth metals. These elements are found in a variety of abundantly available industrial wastes that have high reactivity with CO 2 , and that are generated close to the emission point‐sources. Among all suitable industrial wastes, steelmaking slag has been deemed the most promising given its high CO 2 uptake potential. In this paper, we review recent publications related to the influence of process parameters on the carbonation rate and conversion extent of steelmaking slags, comparing and analyzing them in order to define the present state of the art. Furthermore, the maximum conversions resulting from different studies are directly compared using a new index, the Carbonation Weathering Rate (CWR), which normalizes the results based on particle size and reaction duration. To date, the carbonation of Basic Oxygen Furnace steelmaking slag, under mild conditions, presents both the highest carbonation conversion and CWR, with values equal to 93.5% and 0.62 μm/min, respectively. © 2016 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle