Optimization of pressure‐vacuum swing adsorption processes for nitrogen rejection from natural gas streams using a nitrogen selective metal organic framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A vanadium(II/III) metal–organic framework (MOF), V 2 Cl 2.8 (btdd), that is selective to N 2 over CH 4 was recently discovered. Process optimizations were performed to determine the performance of this MOF to reach the pipeline transport purity of 96 mol% CH 4 . Two cycles were considered: the basic three‐step cycle and the Skarstrom cycle. First, the three‐step cycle was considered with a wide range of operating conditions. Three inlet compositions (55/45, 80/20, and 92/8 mol% CH 4 /N 2 ), three process temperatures (30, 40, and 50°C) and a range of adsorption pressures (100–500 kPa) were considered. A detailed process model in tandem with machine learning‐aided optimization was employed to determine the optimal set of operating conditions. The three‐step cycle was unable to meet the 96 mol% CH 4 purity requirement in most cases studied. However, the Skarstrom cycle was able to meet the 96 mol% CH 4 purity requirement in all cases studied. The maximum recovery, at a purity of 96 mol%, was at 84.2% for the Skarstrom cycle with a methane feed composition of 80 mol% at 50°C and an adsorption pressure of 100 kPa. For the Skarstrom cycle, at a feed temperature of 50°C, an adsorption pressure of 100 kPa and a feed methane composition of 92 mol%, the productivity could be as high as 21.18 tonnes per day CH 4 m −3 at a recovery of 73%. The achievable recovery‐productivity values were comparable to a carbon molecular sieve process reported in the literature at similar operating conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».