Nickel carbonyl formation in a fluidized bed reactor: experimental investigation and modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The Mond process has been used in the industry for nickel purification over a century. However, theoretical studies on this process are few and primarily based on empirical models. In this article, experimental and theoretical modeling of nickel tetracarbonyl formation through the Mond process under different conditions in a fluidized bed reactor is presented. Nickel tetracarbonyl, known primarily as nickel carbonyl gas, is formed through the reaction between nickel powder and carbon monoxide. The apparent reaction rate is modeled as a function of reaction temperature, inlet gas pressure, and carbon monoxide flow rate. Experimental results were obtained using a fluidized bed reactor. A diffusion‐kinetics and a two‐phase bubbling bed model were developed to compare with experimental results. The reactor is considered as a differential flow reactor for the theoretical modeling. RESULTS Rate of reaction is measured in a fluidized bed and used for the verification of the studied models. The best performing model is a kinetic‐diffusion model with a rate of reaction that obeys r em = K em ([ CO ]) n , in which K em is a function of mass transfer as well as kinetic variables, but is primarily temperature dependent. Also, n for low‐pressure and high‐pressures regions is −1 and −3, respectively. CONCLUSIONS The reaction rate is strongly dependent on carbon monoxide gas pressure. The models developed are rather simple yet provide significant improvement in predictions of the reaction rate compared to the existing models in the literature. © 2020 Society of Chemical Industry
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».