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Enregistrement W4223964088 · doi:10.1002/cjce.24420

Chemical absorption of <scp>CO<sub>2</sub></scp> in alkaline solutions using an intensified reactor

2022· article· en· W4223964088 sur OpenAlexvenueno aff
Fouad Azizi, Lynn Kaady, Mahmoud Al‐Hindi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConseil National de la Recherche ScientifiqueAmerican University of Beirut
Mots-clésAqueous solutionSodium hydroxideAbsorption (acoustics)Residence time (fluid dynamics)Carbon dioxideChemistryVolumetric flow rateAnalytical Chemistry (journal)Process engineeringMaterials scienceChromatographyEngineeringPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Capturing carbon dioxide (CO 2 ) emissions from point sources is critical for a sustainable chemical industry. Several techniques have already been developed and the race is ongoing to meet more stringent limitations at lower operating costs. This study presents the capability of a novel, flexible reactor to achieve high absorption rates at very low power consumption. CO 2 absorption in an aqueous sodium hydroxide (NaOH) solution was used as a benchmark. An air–CO 2 stream made of 30% v/v CO 2 was injected co‐currently with the aqueous alkaline solution in a tubular reactor equipped with woven mesh mixers. The removal efficiencies were measured along the length of the reactor, which operated at total mean flow velocities ranging between 1–2 m/s and gas phase holdups between 10%–30%. Four different mixer geometries were also tested, and the results were analyzed based on the operating conditions and reactor design configurations. While these studies can be further optimized and potentially applied in carbon capture operations, it was found that more than 96.5% of the CO 2 could be removed using different combinations of mixer geometry and operating conditions. This high removal efficiency was reached within a residence time of 400 ms at a low cost of 23.65 .

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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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