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Enregistrement W2783138639 · doi:10.1002/cjce.23138

Effect of magnetic field on the ammonia‐based CO<sub>2</sub> absorption process

2018· article· en· W2783138639 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Zhang, Jianmin Gao, Dongdong Feng, Qian Du, Shaohua Wu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasAbsorption (acoustics)Magnetic fieldAmmoniaAbsorption efficiencyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMaterials scienceAqueous solutionVolumetric flow rateComposite materialThermodynamicsEnvironmental chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The performance of ammonia‐based CO 2 absorption under static magnetic field conditions was discussed. The removal efficiency of CO 2 , CO 2 load, and absorption capacities were studied using a bubble reactor system. The CO 2 removal efficiencies, CO 2 load, and absorption capacity under static magnetic field conditions were calculated at four kinds of different operating conditions, which included CO 2 concentration in flue gas, gas flow rate, concentrations of aqueous ammonia, and reaction temperature. The results indicated that the initial removal efficiency of CO 2 can reach 98.5 % by 10 wt% ammonia solution under static magnetic field conditions, and it is 7 % higher than that under the no magnetic field conditions. The effect of magnetic field on CO 2 load and absorption capacity is more obvious when the inlet CO 2 concentration in the simulated flue gas is 10 vol%, the CO 2 load increases 11.7 % from 1.45 mol/L to 1.62 mol/L, and the absorption capacity rises from 0.668 kgCO 2 /kgNH 3 to 0.738 kgCO 2 /kgNH 3 . Compared with the absorption of CO 2 under static magnetic field conditions and no magnetic field conditions, the absorption process of CO 2 is enhanced by the magnetic field, and the removal efficiency of CO 2 , CO 2 load and absorption capacity show superior performance.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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