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Enregistrement W2809425849 · doi:10.1002/ese3.201

Influence of coal properties on the CO<sub>2</sub> adsorption capacity of coal gasification residues

2018· article· en· W2809425849 sur OpenAlexafffund
Pramod Sripada, Md. Mohib-Ul-Haque Khan, Shanmuganathan Ramasamy, Japan Trivedi, Rajender Gupta

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing TechnologiesUniversity of Alberta
Mots-clésCoalAdsorptionCharBituminous coalEnvironmental scienceChemical engineeringCarbon fibersWaste managementRaw materialSpecific surface areaCarbon dioxideMaterials scienceChemistryMineralogyEngineeringOrganic chemistryComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Post‐underground coal gasification (UCG) sites hold attractive prospects for geological storage of carbon dioxide. For the successful commercial implementation of UCG with carbon capture and storage (CCS), site‐selection is crucial, and a careful techno‐economic feasibility analysis is essential to systematically assess the site related parameters aside from evaluating the environmental risk. This study is related to one of the important aspects of site selection‐ the coal type. Specifically, this work investigates the influence of coal properties and gasification conditions on the adsorption capacities of CO2 on gasified coal chars. For this purpose, four coals of diverse ranks varying from lignite to bituminous were selected and subjected to CO2 gasification at atmospheric pressure for 10 min at 800, 900, and 1000°C under a low heating rate of 5°C/min. Subsequently, the gasified chars, as well as the raw coals, were tested for their adsorption capacity in a purpose built volumetric adsorption apparatus at 45.5°C and pressures up to 90 bar. Also, complementary coal and char analysis were carried out for determining the surface area, pore size distribution, and surface morphology. The CO2 storage capacity was observed to be a strong function of the coal properties and gasification conditions. Among the samples examined, the highest adsorption capacity was observed for chars of the sub‐bituminous coals. The CO2 adsorption capacity at 80 bar and 45.5°C on the sub‐bituminous char samples was 2.08, 2.43, and 1.95 mmole/g that were prepared at 800, 900, and 1000°C, respectively. The experimental adsorption isotherms were fitted to the Dubinin‐Radushkevic (DR) and the Dubinin‐Astakhov (DA) models.

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 seuil0,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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