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Enregistrement W2898172209 · doi:10.1002/cjce.23374

Effort of ionic liquids with [HSO<sub>4</sub>]<sup>‐</sup> on oxidative desulphurization of coal

2018· article· en· W2898172209 sur OpenAlexvenueno aff
Lanyun Wang, Zhendong Li, Guosong Jin, Ning Zuo, Yongliang Xu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHenan Polytechnic UniversityChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSulfurIonic liquidChemistryFlue-gas desulfurizationInorganic chemistryHydrogen peroxideCoalThiopheneNuclear chemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sulphur dioxide and soot produced during coal combustion are the main air pollution sources and increased emission of PM2.5 (particle matter with an aerodynamic diameter less than or equal to 2.5 µm) in China. In this investigation, two imidazolium ionic liquids (ILs), namely, 1‐butyl‐3‐methyl imidazolium bisulphate ([C4C1im][HSO4]) and 1‐carboxymethyl‐3‐methylimidazolium bisulphate([HOOCCH2mim][HSO4]), were used to remove sulphur from coal combined with 30 % hydrogen peroxide (H2O2) based on chemically oxidative desulphurization. The experimental results indicate that H2O2 played a dominant role in removing inorganic sulphur but only partially decreased organic sulphur. The [C4C1im][HSO4]‐H2O2 solution is able to remove 47.44 % of the total sulphur in coal and nearly 100 % of the inorganic sulphur while the [HOOCCH2mim][HSO4]‐H2O2 solution can remove 16.76 % of organic sulphur with a weaker ability to reduce inorganic components. According to the FTIR spectra analysis, the results show that the proportion of –SH, –CH3, –CH2–, and‐OH declined, while −COOH increased after the IL‐H2O2 treatment due to the oxidation enhancement in the presence of ionic liquids. Sulphur element compositions were measured using XPS, and the results also show that ionic liquids are favourable for improving the oxidation of –SH, –S–, and thiophene into sulphoxide and sulphone, which were extracted during the ionic liquid phase.

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)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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