Selective Water Removal by Sorption from Butanol–Water Vapor Mixtures: Analyses of Key Operating Parameters and Site Energy Distribution
Notice bibliographique
Résumé
In the present paper, selective water removal from butanol–water vapor mixture was carried out in a pressure swing adsorption (PSA) system using canola meal (CM) biosorbent. Five operating parameters (temperature, pressure, feed butanol concentration, feed flow rate, and CM particle size) were studied by the orthogonal array design method and range analysis to obtain the favorable process conditions for butanol drying. The performance of butanol dehydration was evaluated using five indices: water uptake, butanol uptake, water selectivity, butanol recovery, and maximum butanol concentration in the effluent. The obtained favorable dehydration conditions resulted in the maximum effluent butanol concentration of >99 v/v %, water uptake of 0.48 g/g-ads, water separation factor of 5.4, and butanol recovery of 90%. The Dubinin–Polanyi model for large pores fit the water adsorption isotherms reasonably well. Furthermore, site energy distribution of water adsorption was also estimated. Average site energy (3.33 kJ/mol) and standard deviation of the site energy distribution (2.36 kJ/mol) were determined and applied to analyze the interaction between the biosorbent and adsorbate, and adsorbent surface energy heterogeneity. Saturated CM was regenerated at 110 °C under vacuum and reused for more than 16 cycles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».