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Enregistrement W4225309461 · doi:10.5802/crchim.177

Optimized diffusion–convection compromise for reversible CO <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mrow/> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> capture on hydroxylated organo-montmorillonite

2022· article· lv· W4225309461 sur OpenAlexafffund
Radia Sennour, Diana Pricop, Nicoleta Platon, René Roy, Abdelkrim Azzouz

Notice bibliographique

RevueComptes Rendus Chimie · 2022
Typearticle
Languelv
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’Exportation
Mots-clésDiffusionThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide (CO 2 ) was reversibly captured at room temperature and normal pressure by a low cost hybrid absorbent (NaMt-H30) obtained through Na-montmorillonite intercalation with Boltorn dendrimer H30 (1 wt%). Measurements through thermal programmed desorption between 20 °C and 200 °C showed variations of the retention capacities of CO 2 (CRC) and water (WRC) according to the nitrogen stream throughput, contact time and injected CO 2 amount for adsorbent saturation. CRC and WRC modeling as functions of these parameters was achieved using a 3 3 factorial design involving 27 attempts. Model analysis revealed that the retention of CO 2 and water molecules depend not only on the individual effects of each parameters but also on their interactions. High nitrogen throughput and low amount of impregnation resulted in detrimental effects on both CO 2 and moisture retention. This was explained in terms of diffusion and mass loss during impregnation through forced convection. An optimum compromise between these factors in correlation with the contribution of moisture content turned out to be an essential requirement for achieving highest CRC levels that express the effective material affinity towards carbon dioxide. These findings provide a useful tool for rigorously optimizing the reversible capture of CO 2 by hydroxylated adsorbents.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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