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Enregistrement W2903616893 · doi:10.1002/cjce.23425

Heterogeneous catalysis in multi‐stage fluidized bed reactors: From fundamental study to industrial application

2018· article· en· W2903616893 sur OpenAlexvenueno aff
Chenxi Zhang, Weizhong Qian, Yao Wang, Guohua Luo, Fei Wei

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésFluidized bedFluidizationNitrobenzeneFluid catalytic crackingMixing (physics)Process engineeringMaterials sciencePlug flowPlug flow reactor modelWaste managementChemical engineeringCrackingCatalysisEnvironmental scienceChemistryContinuous stirred-tank reactorEngineeringThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The multi‐stage fluidized bed (MSFB) reactor with several stages connected in series prevents gas and solids back‐mixing effectively and obtains the plug‐flow reactor performance. Besides, different process steps can be accomplished in a single reactor by establishing different temperatures and/or concentrations in each stage. Therefore, multi‐stage fluidized bed reactors are acknowledged as novel and flexible multi‐phase flow reactors for heterogeneous catalytic processes, especially with the intermediates as the desired products. Typical process developments in the industry involve the methanol to aromatics (MTA), regeneration in fluid catalytic cracking (FCC), and hydrogenation of nitrobenzene to aniline. The purpose of this article is to provide a comprehensive review of the fundamental research as well as particular industrial applications on multi‐stage fluidized bed reactors in the Fluidization Laboratory of Tsinghua University (FLOTU).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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