Hydrodynamics of bubbling fluidized bed for adsorption of CO<sub>2</sub> with KOH/K<sub>2</sub>CO<sub>3</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study is to assess the performance of carbon dioxide (CO2) capture in a bubbling fluidized bed using a proper adsorbent. A mixture of potassium hydroxide (KOH) and potassium carbonate (K2CO3) adsorbents was used as bed materials, which provide proper kinetic and fluidization behaviours. The adsorbents consisted of two different mean particle sizes: size 1 is composed of K2CO3 with mean particle size of 335 μm and KOH with mean particle size of 197 μm; whereas, size 2 contained the K2CO3 with mean particle size of 605 μm and KOH with mean particle size of 197 μm. The weight fraction of KOH in both sizes was 0.3 g/g (30 mass%). The pressure fluctuations of the bed were measured and characterized in a time domain. The effects of several hydrodynamic parameters (i.e., superficial gas velocity, aspect ratio of bed, and particle size distribution of the adsorbent mixture) on CO2 adsorption were investigated. The results showed that the larger bubbles caused an improvement in solid mixing in the bed and consequently enhanced the CO2 capture capacity. Fluidization of the adsorbents mixture with narrower distribution (size 1) led to the formation of larger bubbles and an improvement of mixing in the bed. Therefore, size 1 adsorbent exhibited a higher CO2 capture capacity compared to a wider distribution of (size 2) adsorbent. Furthermore, the bubble size is increased with an increase in the aspect ratio of the bed leading to a better mixing in the bed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».