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Enregistrement W2905753711 · doi:10.1002/cjce.23439

Simultaneous removal of SO<sub>2</sub> and NO by CO reduction over prevulcanized Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>/AC catalysts

2018· article· en· W2905753711 sur OpenAlexvenueno aff
Yongji Song, Ting Wang, Liang Cheng, Cuiqing Li, Hong Wang, Xincheng Wang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing Municipality
Mots-clésCatalysisActivated carbonRedoxCarbon fibersCobaltCombustionIncipient wetness impregnationSelective catalytic reductionChemistryDenitrificationInorganic chemistryMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Nuclear chemistryPhysical chemistryNitrogenSelectivityEnvironmental chemistryAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low‐cost Fe2O3 modified activated carbon catalysts have been prepared by a facile incipient‐wetness impregnation method and used for the low‐temperature simultaneous catalytic reduction of SO2 and NO by CO. The effect of CO, NO, and SO2 was studied experimentally by transient response method. Removal efficiencies of 95 % for NO and 100 % for SO2 were obtained, respectively, for the optimum catalyst, in which the amount of Fe2O3 was 10 wt%. It was found that the catalyst was robust enough under SO2 and NO circumstances; moreover, the prevulcanization of Fe atoms was found to be essential for high efficiency. The reaction mechanism of the simultaneous desulphurization and denitrification reactions of Fe2O3/AC was proposed to follow both redox and COS mechanisms. These results make activated carbon supported Fe2O3 highly promising for the simultaneous abatement of SO2 and NO emissions generated during the combustion processes.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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