Reaction Kinetics of Carbon Dioxide in Aqueous Blends of N-Methyldiethanolamine and L-Arginine Using the Stopped-Flow Technique
Notice bibliographique
Résumé
Reduction of carbon dioxide emission from natural and industrial flue gases is paramount to help mitigate its effect on global warming. Efforts are continuously deployed worldwide to develop efficient technologies for CO2 capture. The use of environment friendly amino acids as rate promoters in the present amine systems has attracted the attention of many researchers recently. In this work, the reaction kinetics of carbon dioxide with blends of N-methyldiethanolamine and L-Arginine was investigated using stopped flow technique. The experiments were performed over a temperature range of 293 to 313 K and solution concentration up to one molar of different amino acid/amine ratios. The overall reaction rate constant (kov) was found to increase with increasing temperature and amine concentration as well as with increased proportion of L-Arginine concentration in the mixture. The experimental data were fitted to the zwitterion and termolecular mechanisms using a nonlinear regression technique with an average absolute deviation (AAD) of 7.6% and 8.0%, respectively. A comparative study of the promoting effect of L-Arginine with that of the effect of Glycine and DEA in MDEA blends showed that MDEA-Arginine blend exhibits faster reaction rate with CO2 with respect to MDEA-DEA blend, while the case was converse when compared to the MDEA-Glycine blend.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».