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Enregistrement W3125959027 · doi:10.1002/cjce.24048

Pyrolysis of predried dyeing sludge: Weight loss characteristics, surface morphology, functional groups and kinetic analysis

2021· article· en· W3125959027 sur OpenAlexvenueno aff
Bo Wang, Wenguo Xiang, Xiu Cao, Yinhe Liu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrolysisCharDecompositionVaporizationChemistryThermal decompositionChemical engineeringDyeingOrganic matterActivation energyParticle sizeBiomass (ecology)Materials scienceOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The weight loss characteristics, surface morphology, functional group, and kinetic parameters of predried dyeing sludge (PDS) pyrolysis was studied for the first time in this paper. The contents of both volatile matter and organic matter in PDS char both decreased with the increase of pyrolysis temperature. The PDS pyrolysis process can be divided into four stages: S 1 (30°C‐180°C)—water evaporation, S 2 (180°C‐500°C)—decomposition of organic compounds such as aliphatic compounds and biomass fibres, S 3 (500°C‐900°C)—decomposition of the former stage residues, and S 4 (900°C‐1350°C)—decomposition of carbonaceous material remaining in the char and vaporization of partial ash. With the increase of pyrolysis temperature, the number density of small spherical particles on the PDS particle surface increased. The decomposition of aliphatic hydrocarbon was basically completed at 700°C. The average activation energy of PDS in S 2 ‐S 4 stages were 172.93, 445.65, and 301.76 kJ/mol, respectively. The pyrolysis reaction of PDS samples could be described by n th‐order reaction mechanism function.

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 seuil0,003

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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