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Enregistrement W2794673359 · doi:10.1002/ente.201700957

Hydrothermal Decarboxylation of Corn Distillers Oil for Fuel‐Grade Hydrocarbons

2018· article· en· W2794673359 sur OpenAlexafffund
Md. Zakir Hossain, Anil Kumar Jhawar, Muhammad B.I. Chowdhury, William Z. Xu, Paul A. Charpentier

Notice bibliographique

RevueEnergy Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBioFuelNet CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésDecarboxylationChemistrySupercritical fluidHeat of combustionHeptadecaneYield (engineering)CatalysisBiomass (ecology)Nuclear chemistryOrganic chemistryMaterials scienceCombustionMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Catalytic hydrothermal conversion of non‐edible corn distillers oil (CDO), a low‐value by‐product of the ethanol industries, into high value fuel‐grade hydrocarbons was investigated in near‐supercritical water. The decarboxylation experiments were conducted using activated carbon in a 300 mL batch stirred tank reactor at reaction temperatures of 300–400 °C with pressure ranges from 2200–2500 psi (≈15–17 MPa), water/CDO (v/v) ratios of 2:1 to 5:1, and reaction times of 0.5 to 4 h at constant stirring speed (800 rpm). For the first time, complete removal of the −COO− group from CDO was achieved at 400 °C with 4 h of reaction time and a water/CDO (v/v) ratio of 4:1. The liquid products obtained were a mixture of saturated hydrocarbons, mainly C8–C16 (selectivity 49.7 %) and heptadecane (48.9 %) which have similar specific gravity, higher heating value (HHV), cloud points, and pour points to those of commercial fuels. 65 % liquid yield was obtained under optimal reaction conditions. The reaction mechanism was found to follow pseudo‐first‐order kinetics with an activation energy 66.1±3 kJ mol−1, which is much lower than similar reported literature values for the decarboxylation process.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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