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Enregistrement W2485885662 · doi:10.1021/bk-2013-1155.ch001

The Adiabatic Mononitrobenzene Process from the Bench Scale in 1974 to a Total World Capacity Approaching 10 Million MTPY in 2012

2013· book-chapter· en· W2485885662 sur OpenAlexaffabout
Alfred Guenkel

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensNORAM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdiabatic processScale (ratio)Process (computing)Computer sciencePhysicsThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The age of adiabatic mononitrobenzene (MNB) production began with a meeting held in July 1974 at the Canadian Industries Ltd. (CIL) Explosives Research Laboratory in McMasterville, Quebec, Canada. Two senior scientists of the American Cyanamid Company disclosed the adiabatic MNB concept, and invited CIL to contribute its sulfuric acid concentration technology, and lead the piloting of the adiabatic process. Three simple questions had to be answered at that time: What is the rate of by-products formation? Can the spent acid be recycled indefinitely? What scale-up rules should be applied to size industrial-scale stirred tank nitrators? The first adiabatic MNB plant was brought on line in 1979, in Louisiana, USA. At that time, the world’s MNB production was less than 1 million metric tonnes per year (MTPY), all coming from plants based on the incumbent isothermal technology. The world capacity in 2012 for MNB is now approaching 10 million MTPY, predominantly from adiabatic plants. This paper is a review of challenges which had to be overcome to bring the now dominant adiabatic MNB process to its current state of high reliability, high yield and energy efficiency, and excellent safety record. MNB capacity estimates quoted in this paper should be viewed as “best guesses” only. Producers keep production records confidential.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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