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Enregistrement W2805145223 · doi:10.18331/brj2018.5.2.6

Green diesel production through simultaneous deoxygenation of palmitic acid and desulfurization of 4,6-Dimethyl-dibenzothiophene over commercial CoMo/Al2O3

2018· article· en· W2805145223 sur OpenAlexvenueno aff
Sunya Boonyasuwat, Jirdsak Tscheikuna

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenzothiopheneDeoxygenationFlue-gas desulfurizationChemistryPalmitic acidOrganic chemistryCatalysisDibenzothiopheneDiesel fuelSpace velocitySulfurNuclear chemistryFatty acidThiophene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the deoxygenation of palmitic acid as a model compound of palm fatty acid distillate (PFAD), in the presence of 4,6- di-methyl-di-benzothiophene as a sulfur-containing light gas oil (LGO). Reactions were performed at the pressure of 25 barg, liquid hourly space velocity (LHSV) of 1.7 h-1, and H2/oil of 630 NL/L over CoMo/Al2O3 as catalyst. The effect of temperature was studied in the range of 275-300 oC. Both deoxygenation and desulfurization led to approximately 100% conversions at 300 oC, while at 275 oC, palmitic acid deoxygenation was recorded at a higher conversion rate compared with that of the desulfurization of 4,6- di-methyl-di-benzothiophene. The presence of 4,6- di-methyl-di-benzothiophene during the deoxygenation of palmitic acid resulted in high conversions (>95%). Pressure drop studies showed that the formation of heavy products caused a gradual pressure drop throughout the reactor over time. The catalyst was deactivated during 10 d. Two different sulfur-containing reagents were used for catalyst reactivation including dimethyl-disulfide in n-C18 and LGO containing 484 ppmw of sulfur. Reactivation with 2 wt.% of dimethyl-disulfide in n-C18 at 320 oC for 36 h led to more favrable performance recovery vs. the sulfur-containing LGO.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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