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Enregistrement W2593241659 · doi:10.1002/cjce.22830

Effect of preparation method of active component on the cycling performance of sorbents for hot coal gas clean‐up

2017· article· en· W2593241659 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Feng, Yang Li, Lei Shi, Mengmeng Wu, Jie Mi

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-clésSorbentThermogravimetric analysisAdsorptionMaterials scienceChemical engineeringX-ray photoelectron spectroscopyScanning electron microscopePrecipitationEnvironmentally friendlyChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High temperature gas desulphurization is an efficient environmentally friendly process for high efficiency technologies with syngas clean‐up. The present study investigated the impact of preparation methods on the behaviours of ZnO/red clay sorbent. The sorbents were prepared by the homogeneous precipitation method and solid‐state method, respectively. The surface and structural properties of the sorbents were characterized by thermogravimetric, X‐ray diffraction, X‐ray photoelectron spectroscopy, scanning electron microscope‐elemental mapping, and N 2 adsorption analysis. Successive desulphurization‐regeneration cycles were conducted to investigate the reusability of the sorbents. After four cycles of desulphurization‐regeneration experiments, the breakthrough times of the two kinds of regenerated sorbents plunged 18.17 % and 23.26 %, respectively. Attritions of sorbents have not been observed, meaning the regenerated sorbents still maintain a high mechanical strength. The sorbents prepared through the homogeneous precipitation method were found to exhibit a longer breakthrough time much greater than those prepared by the solid‐state method. The characterization data indicate that the homogeneous precipitation method results in more uniform distribution of active component sorbent with smaller particle size and better pore structure, which favours the chemical reaction and mass transfer processes.

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)0,001
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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