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Enregistrement W2623881175 · doi:10.1021/acs.energyfuels.7b00491

Catalytic Steam Gasification of Athabasca Visbroken Residue by NiO–Kaolin-Based Catalysts in a Fixed-Bed Reactor

2017· article· en· W2623881175 sur OpenAlexafffund
Azfar Hassan, Lante Carbognani-Arambarri, Nashaat N. Nassar, Gerardo Vitale, Mónica Bartolini, Pedro Pereira‐Almao

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina National Offshore Oil CorporationCarbon Management Canada
Mots-clésCatalysisNon-blocking I/OResidue (chemistry)ChemistryAdsorptionChemical engineeringNuclear chemistrySteam reformingWaste managementMaterials scienceHydrogen productionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, H 2 production via low-temperature catalytic steam gasification (CSG) of Athabasca visbroken vacuum residue adsorbed onto NiO–kaolin-based catalysts in a fixed-bed reactor was investigated. The CSG was carried out at 600, 650, and 700 °C. Two NiO–kaolin-based catalysts were used, containing either K 2 O or Cs 2 O along with BaO. XRD data showed the presence of a crystalline Ni 3 S 2 phase in the spent catalyst only when K was used instead of Cs in the catalyst preparation. CSG experiments conducted for 100 h followed by regeneration confirmed that both catalysts are good candidates for H 2 production via CSG of adsorbed heavy hydrocarbon feed in a fixed-bed reactor unit. However, the H 2 /CO 2 ratio obtained during CSG is closer to 2 at all three temperatures studied for the 3NiO6K6Ba catalyst. Furthermore, the activation energies determined for the 3NiO6K6Ba and 3NiO6Cs6Ba catalysts for CSG of visbroken residue were 83 and 95 kJ/mol, respectively.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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