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Enregistrement W2528397815 · doi:10.1002/cjce.22706

Modelling and experimental validation of a CO<sub>2</sub> methanation annular cooled fixed‐bed reactor exchanger

2016· article· en· W2528397815 sur OpenAlexvenueno aff
Julien Ducamp, Alain Bengaouer, Pierre Baurens

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation Instituts Carnot
Mots-clésMethanationNusselt numberThermodynamicsCoolantHeat transferMaterials scienceHeat exchangerReynolds numberHeat transfer coefficientThermal conductivityPrandtl numberParticle (ecology)ChemistryTurbulenceCatalysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A simulation model of a fixed‐bed reactor‐exchanger dedicated to CO2 methanation on an industrial Ni/γ‐Al2O3 catalyst has been built on the basis of experimental characterization of heat transfer and kinetic parameters. An effective thermal conductivity of the bed and a wall heat transfer coefficient are determined from cooling experiments of different Ar‐H2 mixtures (thermal conductivity 0.02–0.25 W · m−1 · K−1) at different Reynolds numbers (particle Reynolds number 1–50). The flow dependent component of the Nusselt number correlates to the gas Prandtl number as Pr0.72. These heat transfer parameters and a kinetic model adapted to the Ni/γ‐Al2O3 catalyst are integrated in mass, heat, and momentum balance equations in the bed and at the particle scale to build a 2D heterogeneous model of the fixed‐bed reactor. CO2 methanation experiments in an annular fixed‐bed reactor‐exchanger filled with 400 g of Ni/γ‐Al2O3 catalyst at pressures from 0.4 to 0.8 MPa and coolant temperatures from 473 to 548 K (200 to 275 °C) are described in this paper and simulated by the model. CO2 conversion rate and CH4 selectivity at the reactor outlet and temperature elevations in the reactor are simulated by the model with a discrepancy lower than 10 %. For pressures above 0.4 MPa, a strong mass diffusion limitation inside the catalyst particles is shown and the efficiency decrease of the three reactions is explained.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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