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Enregistrement W2948360402 · doi:10.1080/00102202.2019.1620737

The Effect of Oxygen Played in Nitrous Oxide Heterogeneous Reduction and the Behavior of Oxygen on Char Surface: Quantum Chemical and Kinetics Calculations

2019· article· en· W2948360402 sur OpenAlexaff
Ping Chen, Mingyan Gu, Fengshan Liu, Jinchao Chen, Jialun Wang, Yuyu Lin

Notice bibliographique

RevueCombustion Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCharDesorptionOxygenChemistryAdsorptionReaction rate constantKineticsOxideInorganic chemistryPyrolysisPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen plays an important role in heterogeneous reduction of N2O by char in coal-fired power plants. In this study, we use quantum chemistry to investigate the most probable transition states, intermediates and products in the process of heterogeneous reduction between char and N2O and to study the behavior of oxygen remaining on the surface of char. The oxygen-containing char surface, both the armchair and zigzag char, are beneficial to the adsorption of N2O, but inhibits the reduction of N2O. The mechanism and reaction rate between N2O and two char models are different, which allowed us to study the different effects of oxygen on the heterogeneous reduction of N2O by two char models. The results show that the adsorption rate constant of N2O in the zigzag model is always greater than that of the armchair model and oxygen has a significant effect on the desorption of N2 on the surface of armchair char. The behavior of oxygen remaining on char surface will take place CO2 desorption, and it markedly occurs when the rate constants are higher than 10° s−1 (>1000 K). The values of activation energy required for CO2 desorption and the temperature of desorption are all consistent with available experimental results

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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