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Enregistrement W2791708607 · doi:10.1002/cjce.23198

Coal pyrolysis and gasification in a fluidized bed thermogravimetric analyzer

2018· article· en· W2791708607 sur OpenAlexafffundvenue
Said Samih, Jamal Chaouki

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesCarbon Management Canada
Mots-clésThermogravimetric analysisPyrolysisFluidized bedEndothermic processActivation energyExothermic reactionCoalChemistryYield (engineering)Chemical engineeringThermodynamicsAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceOrganic chemistryAdsorptionMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The kinetics and modelling of coal gasification were studied in the newly developed fluidized bed thermogravimetric analyzer. The total weight loss obtained from the fluidized bed reactor and the total gas product are in general agreement. The presented model for the micro‐fluidized bed reactor encompasses the kinetics of coal pyrolysis as well as the gasification reactions. For coal pyrolysis, the resulting activation energies for the individual gases were 34.7 to 59.8 kcal/mol. These values are 19 to 21 % lower than those found in the literature for similar coals. This decrease of the activation energies of the endothermic pyrolysis reactions is attributed to a gradient of temperature of 185 to 209 °C. The obtained activation energy for the CO shift reaction is 46.6 kcal/mol, increasing by 20 % from the one used in the literature. This increase of the activation energy of such a mildly exothermic reaction represents an equivalent of 170 °C gradient of temperature. The effects of temperature on the yield and the composition of the gas product are studied. Experimental results and equilibrium data are also compared. The model shows reasonably good agreement with the experimental results, except for the water gas shift reaction.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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