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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,051
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 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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