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Enregistrement W2936691662 · doi:10.33805/2576-8484.129

The Environmental Analysis of Polymers Process

2018· article· en· W2936691662 sur OpenAlexaff
Ibrahim Altuwair

Notice bibliographique

RevueEdelweiss Applied Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Supercritical fluidPolycarbonateLife-cycle assessmentRaw materialEnvironmental scienceCleaner productionEnvironmental impact assessmentChemical industryProcess engineeringWaste managementHazardous wasteEnvironmental economicsManufacturing engineeringEnvironmental engineeringEngineeringMaterials scienceChemistryMunicipal solid waste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical industrial processes with their energy-intensive production methods and unpleasant image have become “business as usual”. Polycarbonate (PC) is one example of energy intensive methods that has become one of the largest industrial processes. Moreover, a large number of hazardous chemicals are used throughout its manufacturing stages. This study is concerned with environmental aspects of PC production. It investigates life cycle based environmental performance evaluation of supercritical fluid (SCF) Application to PC production, more specifically in i) Environmental performance assessment of SFC as chlorinating alternative and ii) Environmental performance assessment of plasticizing scenario as stabilizing step in the PC production. The advantages of using SCF are tied to the cleaner aspects of the technology, minimization of raw materials and energy demand, reduction of emissions and effluent discharge into the environment and maximization of environmental benefits. Environmental performance of polycarbonates production by SCF was compared with that of traditional production methods. It was observed that supercritical fluid technology has an impact on the emissions reduction compared with traditional methods. This research contributes to understanding the challenges that the industry of polycarbonate production will face in the future where the chemical emissions are increased resulting from production and energy consumptions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,015
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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