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Enregistrement W3091347531 · doi:10.5539/jmsr.v9n3p21

Adsorption Characteristics of Zeolite A Synthesized from Wassa Kaolin for Thermal Energy Storage

2020· article· en· W3091347531 sur OpenAlexvenueno aff
Linus Kweku Labik, Bright Kwakye-Awuah, Eric K.K. Abavare, Baah Sefa-Ntiri, Isaac Nkrumah, Craig D. Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZeoliteAdsorptionMaterials scienceReagentChemical engineeringLangmuirThermalLangmuir adsorption modelCatalysisOrganic chemistryThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zeolites based on the numerous applications can be utilised in providing solutions to some challenges of our world. With the ability to store thermal energy as chemical potential, zeolites are able to store thermal energy for long periods. This can occur with very minimal loss of energy and indefinitely unless the zeolite comes into contact with an adsorbate. The use of zeolite - water as adsorbent - adsorbate pair in thermal energy storage (TES) applications have been studied and have shown good results. However, the cost of zeolites synthesized from reagents continue to hamper the effective use of this adsorbent. Zeolite A was synthesized from kaolin from Wassa in Ghana based on a modified synthesis route. The adsorption properties of the zeolite utilising a designed and fabricated TES system using amounts of 100g, 200g, 300g, 400g and 500g of zeolite with a 1:1.5 ratio to water. Adsorption isosteres were plotted with the temperature and pressure values recorded and results showed correlation to adsorption behaviour of zeolites. Langmuir adsorption isotherms with r-squared values greater than 90% confirmed the affinity of water for zeolites. isosteric heat of adsorption was calculated with the minimum being 5,655.84 J/g and the maximum being 8,113.44 J/g. This confirms that the Zeolite A synthesized from Was kaolin has the structural properties needed for TES applications.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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