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Enregistrement W2574642896 · doi:10.1002/cjce.22778

Oxidation‐separation kinetics of nitric oxide from flue gas using ferrate (VI) reagent in a spraying reactor

2017· article· en· W2574642896 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Yang, Yangxian Liu, Wen Xu, Qian Wang, Zhao Liang, Jianfeng Pan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryFlue gasReagentAbsorption (acoustics)Mass transferKineticsReaction rateInorganic chemistryOxideMass transfer coefficientChemical kineticsCatalysisChromatographyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidation‐separation kinetics of nitric oxide (NO) from flue gas using ferrate (VI) reagent in a spraying reactor was studied. Effects of several key parameters on NO absorption rate were studied, and the results show that increasing ferrate (VI) concentration, solution pH, and NO concentration increases the NO absorption rate. Increasing reaction temperature and SO 2 concentration decrease NO absorption rate. The results of kinetic studies show that when < = 0.16 mol/L, the oxidation‐absorption process of NO can be seen as a pseudo‐2.28 order reaction (the reaction order is higher and the effect of reactant concentrations on reaction rate will become more obvious) and a pseudo‐1.0 order reaction when > 0.16 mol/L. The oxidation‐absorption process of NO is a fast reaction, which shows that the mass transfer process is the key rate control step of the whole NO absorption process. When > 0.16 mol/L, the mass transfer coefficient of gas phase and interfacial area play an important role for the oxidation‐absorption process of NO.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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