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Enregistrement W3004124477 · doi:10.1002/cjce.23716

Chemical‐looping gasification of coal with CuFe<sub>2</sub>O<sub>4</sub> oxygen carriers: The reaction characteristics and structural evolution

2020· article· en· W3004124477 sur OpenAlexvenueno aff
Mei An, Qingjie Guo, Jingjing Ma, Xiude Hu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemical looping combustionSyngasInertAdsorptionCoalDesorptionChemical engineeringOxygenChemical reactionHematiteCarbon fibersCoal gasificationChemistryScanning electron microscopeMaterials scienceInert gasMineralogyCatalysisComposite materialPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, coal gasification to produce synthesis gas by chemical looping was investigated with CuFe2O4 oxygen carriers (OCs), including the reaction characteristics and structural evolution process. It was found that the presence of a CuFe2O4 OC increases the gasification reaction rate of coal in comparison to the use of inert bed material (silica sand). The CuFe2O4 OC enhanced the performance of hematite and improved the ability to produce syngas of CuO OCs. During the chemical looping process, CuFe2O4 was reduced to Fe3O4 and Cu. Furthermore, N2 adsorption/desorption and scanning electron microscopy images verified that the released O2 and the generated CO2 by the CuFe2O4 OCs improved the carbon conversion and facilitated the pore opening and expansion shown by the increase in specific surface area. This can be used as a theoretical reference that can be used to gain a better understanding of the microscopic mechanism for how CuFe2O4 OCs can accelerate the chemical looping gasification of coal.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 GPT0,166
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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