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Enregistrement W2767290585 · doi:10.1002/aic.16024

A comparative kinetics study of CO<sub>2</sub> absorption into aqueous DEEA/MEA and DMEA/MEA blended solutions

2017· article· en· W2767290585 sur OpenAlexaff
Wusan Jiang, Xiao Luo, Hongxia Gao, Zhiwu Liang, Bin Liu, Paitoon Tontiwachwuthikul, Xiayi Hu

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKineticsAqueous solutionChemistryAmine gas treatingAbsorption (acoustics)Tertiary amineAlkylAbsorption capacityChemical kineticsPolymer chemistryChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kinetics of CO2 absorption into aqueous solutions of N,N‐diethylethanolamine (DEEA), and N,N‐dimethylethanolamine (DMEA), and their blends with monoethanolamine (MEA) have been studied in a stopped‐flow apparatus. The kinetics experiments were carried out at the concentrations of DEEA and DMEA varying from 0.075 to 0.175 kmol/m3, respectively, and that of MEA ranging between 0.0075 and 0.0175 kmol/m3, over the temperature range of 293–313 K. Two kinetics models are proposed to interpret the reaction in the blended amine systems and the results show that the model which incorporates the base‐catalyzed hydration mechanism and termolecular mechanism resulted in a better prediction. Furthermore, the kinetics behaviors of CO2 absorption into two blended systems are comprehensively discussed according to their molecular structures. It can be concluded that the interaction between tertiary amines and primary amines as well as the alkyl chain length of tertiary amines have a significant influence on the kinetics. © 2017 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 64: 1350–1358, 2018

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations110
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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