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Enregistrement W2773837917 · doi:10.1021/acs.energyfuels.7b02952

Study on the Volatiles and Kinetic of in-Situ Catalytic Pyrolysis of Swelling Low-Rank Coal

2017· article· en· W2773837917 sur OpenAlexaff
Chao He, Xiaojian Min, Huaan Zheng, Yingjie Fan, Qiuxiang Yao, Dan Zhang, Xing Tang, Chong Wan, Ming Sun, Xiaoxun Ma, Charles Q. Jia

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNorthwest UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSwellingChemistryCoalPyrolysistar (computing)Fourier transform infrared spectroscopyMetal ions in aqueous solutionMethanolCatalysisYield (engineering)Chemical engineeringSolventCoal tarThermogravimetric analysisNuclear chemistryChromatographyOrganic chemistryMaterials scienceIonComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new method combined solvent swelling with an in-situ catalytic effect of metal ions was developed and introduced in coal pyrolysis to increase the coal conversion and the tar yield as well as to improve the quality of the tar products. Low-rank coal of Shendong coal from China was used to investigate the effect of demineralization, swelling, and in-situ catalysis on pyrolysis reactivity and kinetic characteristics, yield distribution of products, and the tar composition. The experiments were performed using a thermogravimetric analyzer/Fourier transform infrared spectrometer (TG-FTIR), pyrolysis-gas chromatography/mass spectrometry (Py-GC/MS), and a fixed-bed reactor to examine the pyrolysis behavior of raw coal, demineralized coal, methanol swelling demineralized coal, and methanol swelling with metal ions (Ca 2+, Cu 2+, and Co 2+ ) in-situ-impregnated coal, respectively. The results showed that coal conversion could be promoted by pretreatment of solvent swelling and in-situ-impregnated Cu 2+ and Co 2+ ions, respectively. The gas evolution results of FTIR indicated that the in-situ loading of Cu 2+ and Co 2+ ions had a catalytic effect on the evolution of CO 2, CH 4, and aromatics of the swollen coal. The tar yield of demineralized coal was improved by the methanol-swelling pretreatment. With the in-situ loading of Cu 2+ and Co 2+ ions, the tar yield of swelling coal further increased by 16.80% and 28.75%. The composition of tar analyzed by Py-GC/MS indicated that methanol swelling increased the relative content of the acidic compounds and also had a positive effect on the yields of PCX (phenol, cresol, xylenol). The in-situ loading of metal ions increased the relative content of the aromatic compounds but had a different effect on the formation of BTXN (benzene, toluene, xylene, and naphthalene). The Cu 2+ and Co 2+ ions had a catalytic effect on phenols decomposition during coal pyrolysis, resulting in a decrease of the relative content of the acidic compounds dramatically. The kinetic results showed that the in-situ impregnation of Ca 2+, Cu 2+, and Co 2+ ions into the swollen coal could result in a decrease of the activation energy and pre-exponential factor at the corresponding temperature range of the first and the second prolysis stage. In addition, a possible mechanism on in-situ catalytic pyrolysis of swelling coal was discussed and proposed based on the evolution and composition of the evolved species investigated during pyrolysis. The impregnation of the metal ions may catalyze the primary reactions and secondary reactions during coal pyrolysis.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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