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Enregistrement W2569492725 · doi:10.1021/acs.iecr.6b04498

Kinetic Behavior of Solid K<sub>2</sub>CO<sub>3</sub> under Postcombustion CO<sub>2</sub> Capture Conditions

2017· article· en· W2569492725 sur OpenAlexafffund
Abhimanyu Jayakumar, Arturo Gomez, Nader Mahinpey

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbonationFlue gasChemistryAdsorptionChemical reactionChemisorptionThermodynamicsChemical kineticsChemical engineeringKinetic energyReaction rateAnalytical Chemistry (journal)KineticsPhysical chemistryCatalysisEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trends in CO 2 and H 2 O uptakes by solid K 2 CO 3 were studied at different carbonation temperatures and flue gas compositions over 50 consecutive regeneration–carbonation cycles. Differences in carbonation behavior between the initial and final cycles evidence changes in the phase composition of K 2 CO 3 during cycling, which stabilize in accordance with the operating conditions. Rates of carbonation and hydration were observed to decrease at higher temperatures, indicating that the forward reactions are limited by adsorption, not chemical reaction. Multiple regression analysis of the uptake data yielded negative apparent activation energies for both forward reactions modeled as simple chemical reactions, thus proving the assumption invalid. A proposed Langmuir–Hinshelwood model yielded consistent apparent activation energies for the forward reactions, showing that adsorption limitations are significant in this chemisorption process. Important process design considerations, for realizing high carbonation rates and selecting promising support materials to enhance the CO 2 capture capacity of K 2 CO 3, are also discussed.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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