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Enregistrement W2796433248 · doi:10.1002/cjce.23219

Characterization of the liquid fractions from textile sludge pyrolysis and their application as defoamers

2018· article· en· W2796433248 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Silvia Scheibe, Tarcísio Wolff Leal, H.L. Brandão, José Alexandre Borges Valle, Selene Maria de Arruda Guelli Ulson de Souza, Antônio Augusto Ulson de Souza

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBanco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
Mots-clésPyrolysisFourier transform infrared spectroscopyExtraction (chemistry)DefoamerGas chromatographyMass spectrometryChromatographyChemistryTextileMaterials scienceOrganic chemistryChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to investigate the characteristics and the defoamer capacity of bio‐oils obtained from textile sludge pyrolysis. The pyrolysis was carried out at two temperatures: 310 and 500 °C, and the bio‐oils were analyzed after 7 days and after 2 months of storage under refrigeration. The structure of the bio‐oils was determined by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and the extraction of polar compounds by solid phase micro extraction (SPME) coupled with gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) analysis. According to the chromatography and FTIR results, aromatic hydrocarbons, amines, silicone, and organic sulphur compounds were present in the pyrolysis oils. The Bikerman test showed that 1 mL of bio‐oil obtained from pyrolysis at 500 °C can break down a column of foam in less than 1 min, which is comparable to the results of commercial antifoams. According to these results, these oils can be used as defoamers, even at the textile plant itself.

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 seuil0,268

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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