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Enregistrement W2979957852 · doi:10.1021/acs.iecr.9b04166

Performance Enhancement of Fluidized Bed Catalytic Reactors by Going to Finer Particles

2019· article· en· W2979957852 sur OpenAlexaff
Yuqi Zhang, Yandaizi Zhou, Jiangshan Liu, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésFluidizationCatalysisFluidized bedChemical engineeringFluid catalytic crackingDecompositionMaterials scienceParticle (ecology)Particle sizeCrackingPhase (matter)ChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluidization is an important operation for multiphase reactions, especially for gas-phase catalytic reactions because it provides a large solid surface area for improved gas–solid contact efficiency. Although fine particles with small particle size (<45 μm) could be more desirable in providing larger interfacial area, their strong interparticle forces lead to poor or even no fluidization. In this project, a “nanomodification” technique has been adopted to reduce the interparticle forces so as to release the potential of fine particles in multiphase reactions. As a first attempt, “nanomodified” fine catalysts (32 μm) were used in the ozone decomposition reaction and displayed better reaction performance than regular catalysts due to larger interfacial area and more gas holdup in the bed, indicating better gas–solid contact. The reaction conversion and contact efficiency using the nanomodified fine fluid cracking catalytic (FCC) catalysts significantly increased compared to that of using regular FCC catalysts (100 μm).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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