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Enregistrement W3004575185 · doi:10.1002/cjce.23722

High‐temperature CO<sub>2</sub> adsorption over Li<sub>4</sub>SiO<sub>4</sub> sorbents derived from different lithium sources

2020· article· en· W3004575185 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Fang, Renjie Zou, Xiaoxiang Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei Province
Mots-clésAdsorptionDesorptionLithium (medication)SorbentSinteringMaterials scienceChemical engineeringSpecific surface areaPorosityAnalytical Chemistry (journal)ChemistryCatalysisPhysical chemistryComposite materialChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Li 4 SiO 4 is a promising sorbent for high temperature CO 2 capture. It could be synthesized from three different Li sources (LiNO 3 , LiOH, and Li 2 CO 3 ) by using the solid state reaction method. The effects of Li sources on the structure and CO 2 adsorption/desorption properties of Li 4 SiO 4 sorbents were analyzed in this work. The results showed that Li 4 SiO 4 sorbents could be synthesized at a lower temperature by using LiNO 3 and LiOH as the starting materials, which could reduce the sintering during the synthesis process and increase the surface area of synthesized Li 4 SiO 4 . During the CO 2 adsorption/desorption cycles, Li 4 SiO 4 sorbents derived from LiNO 3 and LiOH presented higher initial CO 2 adsorption capacities than those from Li 2 CO 3 . After 15 cycles, the adsorption efficiency of Li 4 SiO 4 derived from LiNO 3 showed no or slight decrease, while that from LiOH rapidly decreased to 20% of the initial value. This was because Li 4 SiO 4 derived from LiNO 3 had high surface area and porosity before CO 2 adsorption/desorption cycles, and its surface area even increased after cycles. However, the surface area of Li 4 SiO 4 derived from LiOH decreased greatly due to serious sintering. For Li 4 SiO 4 derived from Li 2 CO 3 , its morphology and surface area were almost unchanged before and after CO 2 adsorption/desorption cycles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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