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Enregistrement W3215541383

Dual Phase Sorbents for High Temperature Air Separation

2012· article· en· W3215541383 sur OpenAlexaff
Mehdi Alipour, Rajender Gupta, John A. Nychka

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinelSorbentPerovskite (structure)BariumStrontiumMaterials scienceSorptionDesorptionMicrostructureSinteringThermogravimetric analysisCeramicPhase (matter)CobaltChemical engineeringOxygenMineralogyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMetallurgyAdsorptionEnvironmental chemistryPhysical chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ceramic sorbents based on combined perovskite/spinel structure have been investigated for their potential use in oxygen- enriched CO2 stream production. Oxides of strontium and barium doped with cobalt and iron were chosen for this study. X-ray diffraction studies revealed a dual-phase structure containing perovskite and spinel systems. Microstructure observed by SEM showed the spinel phase as intergrowth structure in the dominantly perovskite phase. Thermogravimetric studies show a higher desorption rate and sorption capacity compared to the similar perovskite sorbents which with a lower CO2 uptake can produce an optimum sorbent material for air separation in oxyfuel power generation. Sintering temperature also showed an effect on oxygen sorptive/desorptive properties. Improved properties can be explained based on the defect chemistry of the new structure.

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 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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