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Enregistrement W2480424902 · doi:10.1002/cjce.22605

Vapour‐liquid equilibrium and distillation scheme for the hydrochloric acid‐ethanol‐water ternary mixture

2016· article· en· W2480424902 sur OpenAlexvenueno aff
José Sebastián López Vélez, Izabela Dobrosz‐Gómez, Miguel Ángel Gómez García

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical and Physical Properties in Aqueous Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional de Colombia
Mots-clésTernary operationReboilerDistillationNon-random two-liquid modelChemistryHydrochloric acidThermodynamicsRelative volatilityEthanolResidue (chemistry)Extractive distillationChromatographyOrganic chemistryActivity coefficientAqueous solutionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work reports the Vapour‐Liquid Equilibrium (VLE) data, at 78 kPa, for a HCl‐ethanol‐water ternary mixture at low HCl content (x ≤ 0.137, which corresponds to HCl usual commercial form). The data were adjusted using the electrolyte‐NRTL activity model. The obtained predictions presented an absolute average deviation of 0.853 %. Next, this model was used to construct the residue curve map of the HCl‐ethanol‐water mixture. The analysis of its topology provided a fundamental understanding of the ternary mixture behaviour upon distillation process. Four different separation regions were identified. Finally, based on the residue curve map, a distillation column was designed to accomplish three design constraints: HCl‐water commercial product composition, maximum ethanol recovery for recycle, and minimum energetic duty in the reboiler.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,337

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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