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Enregistrement W2948026352 · doi:10.1021/acs.iecr.9b01291

Two-Phase Dynamic Modeling and Simulation of Transport and Reaction in Catalytic Sulfur Dioxide Converters

2019· article· en· W2948026352 sur OpenAlexafffund
Jianjun He, Junfeng Zhang, Helen Shang

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSulfur dioxideCatalysisConvertersPhase (matter)SulfurDynamic simulationChemistryComputer scienceSimulationThermodynamicsInorganic chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The catalytic sulfur dioxide converters, in which sulfur dioxide is oxidized to sulfur trioxide, are the key units in sulfuric acid plants to reduce the sulfur dioxide emission from industrial smelters into the atmosphere. In this paper, a two-phase mechanistic model for the transport and oxidation processes in such converters is developed. Important variables and mechanisms, such as mass conservation, chemical reactions, and heat transfer, are carefully considered. Using empirical relations or industrial values for the parameters, several simulations have been conducted, including the steady-state operation and dynamic responses to sudden changes in feed sulfur dioxide concentration. Such information is valuable for understanding the complex processes and dynamic behaviors in sulfur dioxide converters and other similar reactors. A direct comparison between the simulated and measured outlet temperatures has been performed for an 800 min period based on the collected industrial data from a sulfur dioxide converter. The satisfactory agreement suggests that, in addition to the ability to reveal detailed dynamic information in the sulfur dioxide oxidation process, the developed two-phase model could be useful for practical applications such as the design, operation, and maintenance of sulfur dioxide converters and other catalytic porous reactors.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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