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Enregistrement W3168255214 · doi:10.1515/revce-2020-0038

State-of-the-art in methane-reforming reactor modeling: challenges and new insights

2021· article· en· W3168255214 sur OpenAlexaff
Michael Fabrik, Amgad Salama, Hussameldin Ibrahim

Notice bibliographique

RevueReviews in Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneProcess (computing)Methane reformerModeling and simulationProcess engineeringWork (physics)Steam reformingProcess simulationReactor designProcess modelingComputer scienceWork in processBiochemical engineeringEngineeringMechanical engineeringChemistryCatalysisSimulationHydrogen productionNuclear engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The reforming of methane is an important industrial process, and reactor modeling and simulation is frequently employed as a design and analysis tool in understanding this process. While much research work is devoted to catalyst formulations, reaction mechanisms, and reactor designs, this review aims to summarize the literature concerning the simulation of methane reforming. Applications in industrial practice are highlighted, and the three main approaches to representing the reactions are briefly discussed. An overview of simulation studies focusing on methane reforming is presented. The three central methods for fixed-bed reactor modeling are discussed. Various approaches and modern examples are discussed, presenting their modeling methods and key findings. The overall objective of this paper is to provide a dedicated review of simulation work done for methane reforming and provide a reference for understanding this field and identifying possible new paths.

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)0,001
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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