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Enregistrement W2594332600 · doi:10.1002/cjce.22828

Ethylene production from diluted bioethanol solutions

2017· article· en· W2594332600 sur OpenAlexvenueno aff
Ilenia Rossetti, Matteo Compagnoni, Giorgia De Guido, Laura A. Pellegrini, Gianguido Ramis, Stanisław Dźwigaj

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelEthyleneRaw materialCatalysisDehydrationChemistryLimitingChemical engineeringEthanolMaterials sciencePulp and paper industryWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ethylene production by ethanol dehydration has been investigated over a set of zeolites with BEA structure in acidic form (HAlBEA). The effect on Ni addition (up to 0.03 g/g (3 mass%)) is explored as a means to improve ethylene selectivity limiting the formation of heavier byproducts. The reaction temperature has been varied between 300 and 500 °C and the effect of cofeeding water has been also explored. Both an increase of the operating temperature and of the water/ethanol ratio can improve stability of coking and thus catalyst life. The use of diluted bioethanol solutions was shown to be beneficial for catalyst stability. The effect of possible impurities present in less purified raw materials was also checked by testing two diluted second generation bioethanol solutions (0.5 and 0.9 g/g (50 and 90 mass%)). A first reactor layout and the integration with the bioethanol purification strategy are also proposed, including two purification options which are much less energy demanding than traditional rectification.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,611

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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