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Enregistrement W4226047711 · doi:10.1021/acs.iecr.1c03373

Pyrolysis of High-Density Polyethylene in a Fluidized Bed Reactor: Pyro-Wax and Gas Analysis

2021· article· en· W4226047711 sur OpenAlexafffund
Shakirudeen A. Salaudeen, S.M. Al–Salem, Sonu Sharma, Animesh Dutta

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKuwait Institute for Scientific Research
Mots-clésWaxHigh-density polyethylenePolyethylenePyrolysisCrystallinityMaterials scienceFluidized bedPyrolytic carbonEthyleneChemical engineeringHeat of combustionChemistryOrganic chemistryComposite materialCombustionCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the pyrolysis of high-density polyethylene (HDPE) in the fluidized bed reactor of a patented system. The experiments were performed at 500 °C, and the effect of olivine as a bed additive was studied. The HDPE material has a melting peak and crystallinity of 131 °C and 61.7%, respectively. Results revealed that wax is the dominant pyrolytic product. The addition of olivine in the fluidized bed increased the wax yield from 45.6 to 66 wt % and enhanced the formation of olefins. It was found that the pyro-wax has a high energy content (44.82 ± 0.24 MJ kg–1) and can be a potential source of fuel. The heating value is comparable to the energy content of conventional fuels. In addition, the results showed that chemicals in the pyrolytic product are dominated by aliphatic compounds. The pyro-wax has less branched alkyl chains than commercial waxes. The presence of many −C═C– groups in the pyro-wax indicates the formation of olefinic groups, and they are more than those in commercial waxes. Analysis of the pyro-gas revealed the dominance of ethylene, propylene, and hydrogen with yields of 8.68, 7.50, and 7.11 wt %, respectively, for the experiment conducted in the presence of olivine.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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