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Enregistrement W2529309687 · doi:10.1002/cjce.22708

Analysis for effects of electrolyte level on energy consumption in magnesium electrolysis by finite element method

2016· article· en· W2529309687 sur OpenAlexvenueno aff
Ze Sun, Liwei Cai, Chenglin Liu, Guimin Lu, Jianguo Yu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrolyteElectrolysisMagnesiumAnodeCell voltagePolymer electrolyte membrane electrolysisElectrolytic cellVoltageMaterials scienceElectrolytic processChemistryChemical engineeringMetallurgyElectrodeElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In the process of magnesium electrolysis, increasing the level of electrolyte can reduce the cell voltage and energy consumption in an electrolysis magnesium cell. In this paper, a three‐dimensional model of a full cell was implemented to study the relationship between the cell voltage and electrolyte level in a magnesium electrolysis cell. Firstly, the resistance voltage of difference current intensity in magnesium electrolysis cells were discussed with the electrolyte depth from 1.25 to 1.45 m. Moreover, the size of anodes and positions of anodes and cathodes were changed to investigate the trend of resistance voltage in the cell. The energy consumption in each part of the electrolyte was integrated to further understand the energy distribution in the electrolyte to explore which part of the electrolyte has the greatest contribution to the cell voltage. Through analyzing components of the cell voltage, energy distribution, and thermal balance, the explanation of the relationship between electrolyte level and energy consumption can be obtained.

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)0,001
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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