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Enregistrement W4233525307 · doi:10.1149/ma2017-02/22/1028

Investigation on the Performance of Electrolytic Processing of Kraft Pulping Black Liquor

2017· article· en· W4233525307 sur OpenAlexaff
Jean‐Noël Cloutier, Jean Paris, O. Savadogo, Raynald Labrecque, Pascal Champagne

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensHydro-QuébecPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack liquorPulp and paper industryKraft paperKraft processElectrolysisWaste managementSulfuric acidLigninRefineryPulp (tooth)Environmental scienceChemistryElectrolyteEngineeringInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bio refinery initiative in the pulp and paper industry aims at diversifying their product offering including value added biomaterials from lignin. As an alternative to the chemical method using carbon dioxide and sulfuric acid, we have developed an electrochemical approach to precipitate lignin from black liquor while recovering caustic. Our approach, which is based on electrolysis of black liquor, reduces its alkalinity electrochemically to the point of lignin precipitation. It does not require any chemicals from an external source and generates no additional effluent complying with sustainability development. The technology offers an increased production capacity for a Kraft mill limited by the recovery boiler capacity or the recausticizing system. In this study, we investigated the fundamental electrochemical phenomena involved and the the effect of variables on the process performance in order to determine the best operating conditions in terms of current efficiency, energy consumption and caustic production.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,323

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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