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Enregistrement W2982020639 · doi:10.1021/acs.est.9b03060

Suppressing Ammonia Re-Emission with the Aid of the Co<sub>3</sub>O<sub>4</sub>-NPs@KIT-6 Catalyst in Ammonia-Based Desulfurization

2019· article· en· W2982020639 sur OpenAlexaff
Tieyue Qi, Lidong Wang, Yuguo Wang, Lei Xing, Lin Zhang, Jie Liu, Huining Xiao, Shihan Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Science Foundation of Hebei ProvinceMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFlue-gas desulfurizationAmmoniaCatalysisAmmonia productionChemistryWaste managementInorganic chemistryNuclear chemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The re-emission of NH3 and SO2 caused by the decomposition of (NH4)2SO3 is a crucial concern in ammonia-based desulfurization. In this study, a novel Co3O4-NPs@KIT-6 catalyst with a three-dimensional two-helix structure is proposed for converting (NH4)2SO3 into (NH4)2SO4. The oxidation rate of (NH4)2SO3 with the catalyst was 7.5 times that without any catalyst, and this improvement was attributed to appropriately dispersed Co3O4 nanoparticles with a size of 4–10 nm that interacted with the KIT-6 support. Therefore, the number of active sites with substitution and hole defects was substantially increased, which is advantageous for high catalytic activities. Consequently, the amount of NH3 and SO2 re-emission during (NH4)2SO3 oxidation was reduced by 43.9%, which considerably reduced potential environmental risks. The results of this study serve to advance ammonia desulfurization by improving the desulfurization efficiency, downsizing the oxidation tank, and generating considerable profit from efficient reclaiming of (NH4)2SO4 as a fertilizer.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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