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Enregistrement W2947091867 · doi:10.1002/cjce.23523

CO<sub>2</sub> capture efficiency in post‐combustion using MWNT‐PAA in a packed bed column

2019· article· en· W2947091867 sur OpenAlexvenueno aff
Jacob Masiala Ngoy, Rosemary Falcon

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésAdsorptionDesorptionExothermic reactionFlue gasDifferential scanning calorimetryPacked bedMaterials scienceChemical engineeringSublimation (psychology)Saturation (graph theory)CombustionVolumetric flow rateCarbon nanotubeChemistryChromatographyOrganic chemistryComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adsorption capacity of polyaspartamide (PAA) and multi‐wall carbon nanotubes with polyaspartamide (MWNT‐PAA) was investigated through a packed bed column with the flowing of flue gas composed of 15 % CO2, 5 % O2 and the balance N2. The adsorption performed at 25 °C, 110 kPa and inlet gas flow rate of 60 mL/min resulted in high CO2 adsorption capacity of 5.70 and 10.20 mmol‐CO2/g for PAA and MWNT‐PAA, respectively. The adsorption kinetics was very high, so 7 min were enough for the effluent gas to reach the breakthrough after saturation. The consistency of adsorbents in recurring regeneration was successful through a continuous TSA system of 10 cycle adsorption‐desorption with temperatures of 25–100 °C. The evaluation of heat through differential scanning calorimetry (DSC) resulted in exothermic adsorption with heat release of 45.14 kJ/mol and 124.38 kJ/mol for PAA and MWNT‐PAA, respectively. The heat release was found favourable to promote the desorption as the temperature could rise after adsorption. This is an advantage for energy efficiency, as it depicts the potential of energy recovery. Thus, both adsorbent PAA and MWNT‐PAA were demonstrated to be promising for CO2 adsorption capture in post‐combustion.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 GPT0,176
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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