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Enregistrement W2794005977 · doi:10.1007/s11663-018-1215-x

A XANES Study of Sulfur Speciation and Reactivity in Cokes for Anodes Used in Aluminum Production

2018· article· en· W2794005977 sur OpenAlexfundno aff
Gøril Jahrsengene, Hannah C. Wells, Stein Ro̸rvik, Arne Petter Ratvik, R. Haverkamp, Ann Mari Svensson

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions B · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueMolten salt chemistry and electrochemical processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchElkem CarbonNorges ForskningsrådUniversity of SaskatchewanCanadian Light Source
Mots-clésSulfurXANESReactivity (psychology)ChemistryAnodeCarbon fibersInorganic chemistryMetallurgyMaterials scienceOrganic chemistryElectrodeSpectroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Availability of anode raw materials in the growing aluminum industry results in a wider range of petroleum cokes being used to produce carbon anodes. The boundary between anode grade cokes and what previously was considered non-anode grades are no longer as distinct as before, leading to introduction of cokes with higher sulfur and higher trace metal impurity content in anode manufacturing. In this work, the chemical nature of sulfur in five industrial cokes, ranging from 1.42 to 5.54 wt pct S, was investigated with K-edge XANES, while the reactivity of the cokes towards CO 2 was measured by a standard mass loss test. XANES identified most of the sulfur as organic sulfur compounds. In addition, a significant amount is identified (16 to 53 pct) as S-S bound sulfur. A strong inverse correlation is observed between CO 2 -reactivity and S-S bound sulfur in the cokes, indicating that the reduction in reactivity is more dependent on the amount of this type of sulfur compound rather than the total amount of sulfur or the amount of organic sulfur.

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 enseignants0,008
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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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