Comparison of three methods for the sequential extraction of lignite pretreated by ionic liquid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to improve the extraction rate of coal by solvent extraction, Lianhuatang lignite (LHT) was pretreated with 1‐butyl‐3‐methylimidazolium hexafluorophosphate ionic liquid([Bmim]PF 6 ) firstly. Then, the Soxhlet extraction (SE), ultrasound‐assisted extraction (UAE), and microwave‐assisted extraction (MAE) were carried out to obtain extracts (E S1‐3 , E U1‐3 , and E M1‐3 ) and residues (R S1‐3 , R U1‐3 , and R M1‐3 ) from the Lianhuatang lignite pretreated with ionic liquid (BLHT), respectively, and CS 2 , acetone, and ethanol were used as solvents. The coal samples before and after the ionic liquid pretreatment were characterized by scanning electron microscope (SEM), Fourier‐transform infrared spectroscopy (FTIR), and thermogravimetric analyzer (TG). The residues were characterized by FTIR, and the extracts were characterized by a gas chromatograph/mass spectrometer (GC/MS). According to the results, ionic liquid can crack coal particles, increase the contact area of coal surface with solvent, and destroy part of the hydrogen bonds and intermolecular forces in coal, enabling easy extraction of the active small molecules. The macromolecular structure of coal is not destroyed in the three sequential extraction experiments. The types of extracts are similar under different methods, but the specific substances are very different. The total extraction rate by MAE was the highest, which was 48.70%. Microwave radiation can promote the extraction of oxygen‐containing substances, especially esters.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».