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Enregistrement W2614790063 · doi:10.1002/aic.15797

Modeling of CO<sub>2</sub> equilibrium solubility in a novel 1‐Diethylamino‐2‐Propanol Solvent

2017· article· en· W2614790063 sur OpenAlexaff
Helei Liu, Min Xiao, Xiao Luo, Hongxia Gao, Raphael Idem, Paitoon Tontiwachwuthikul, Zhiwu Liang

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesQatar National Research FundChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSolubilityThermodynamicsChemistryEquilibrium constantWork (physics)SolventAbsorption (acoustics)Solubility equilibriumAqueous solutionPhysical chemistryMaterials scienceOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the equilibrium solubility of CO 2 in a 1‐diethylamino‐2‐propanol (1DEA2P) solution was determined as a function of 1DEA2P concentration (over the range of 1–2 M), temperature (in the range of 298–333 K), and CO 2 partial pressure (in the range of 8–101 kPa). These experimental results were used to fit the present correlation for K 2 (Kent‐Eisenberg model, Austgen model, and Li‐Shen model). It was found that all of the models could represent the CO 2 equilibrium solubility in 1DEA2P solution with ADDs for Kent‐Eisenberg model, Austgen model, and Li‐Shen model of 6.3, 7.3, and 12.2%, respectively. A new K 2 correlation model, the Liu‐Helei model, was also developed to predict the CO 2 equilibrium solubility in 1DEA2P solution with an excellent ADD of 3.4%. In addition, the heat of absorption of CO 2 in 1DEA2P solution estimated by using the Gibbs‐Helmholtz equation was found to be −45.7 ± 3.7 kJ/mol. Information and guidelines about effectively using data for screened solvents is also provided based on the three absorption parameters: CO 2 equilibrium solubility, second order reaction constant (k 2 ), and CO 2 absorption heat. © 2017 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 63: 4465–4475, 2017

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)0,000
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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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