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Enregistrement W2600731447 · doi:10.1002/cjce.22831

Modification of KNO<sub>3</sub> on the reducibility and reactivity of Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>‐based oxygen carriers for chemical‐looping combustion of methane

2017· article· en· W2600731447 sur OpenAlexvenueno aff
Xianming Cheng, Kongzhai Li, Yonggang Wei, Xing Zhu, Dong Tian

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesApplied Basic Research Foundation of Yunnan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemical looping combustionOxygenReactivity (psychology)MethaneChemistryCombustionInorganic chemistryX-ray photoelectron spectroscopyPotassiumRedoxNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presented a comparative study on the Fe2O3‐based oxygen carriers modified by different potassium salts (i.e. KNO3, K3PO4, KOH, K2CO3) for chemical looping combustion of methane (CLC with methane). The effect of Al2O3 support on the reactivity of Fe2O3 was also investigated. The Fe2O3‐based oxygen carriers were prepared by a co‐precipitation method and the potassium salts were added via an incipient wetness impregnation method. The obtained oxygen carriers were characterized by XRD, XPS, H2‐TPR, and CH4‐TPR technologies. It was found that the presence of KNO3 could improve the reducibility of the Fe2O3‐based oxygen carrier in the surface, resulting in relatively high selectivity towards CO2 during the CLC with methane. The content of KNO3 also affected the reactivity of oxygen carriers, and 10 % KNO3/Fe2O3 sample showed the best activity. Moreover, it was also demonstrated that the addition of Al2O3 support into the 10 % KNO3/Fe2O3 oxygen carrier could improve its redox performance, and the stability of 10 % KNO3/Fe2O3/Al2O3 was proved to be favourable after twenty successive cycles for CLC with methane.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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