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Enregistrement W4283574399 · doi:10.11159/ffhmt22.123

Turbulent Adsorption of VOC in Zeolite Doped Metal Foam

2022· article· en· W4283574399 sur OpenAlexvenueno aff
Minsin Kim, Youngwoo Kim, Kyung Chun Kim

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionZeoliteMicroporous materialChemical engineeringMaterials scienceAerogelCoatingMixing (physics)Mass transferPorosityComposite materialChemistryCatalysisChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flow through random cellular structures can lead to efficient mixing to increase system efficiency.Especially, the adsorption process through filtration is greatly influenced by the physical shape of the cellular structures [1].In this paper, mass transfer due to structural complexity in metal foam structure is evaluated through VOCs removal rate measurement.VOCs refer to liquids or gases containing organic carbon, and generally have a characteristic of being a pollutant that diffuses very quickly.Most of the VOCs are often generated from small nonpoint pollution sources such as automobile exhaust gas and overall occurrence in factory plants [2].Zeolite is microporous with uniform and small pores, is adsorbed by type according to pore size, has ion exchange, and high heat resistance [3].In general, when coating the surface of complex structures such as porous media, a coating method by dipping is used.However, when the zeolite used in this study is coated with the dipping method, the organic solvent fills the micro-pores of the zeolite and reducing the adsorption power.Therefore, in this study, a new zeolite coating method using graphene ink was used to prevent the decrease in adsorption power.Ethylene gas was used as VOCs, and air was added together for ppm control.In order to make the concentration of ethylene injected into the VOCs removal device constant, the mixed gas is introduced through a mixing chamber manufactured by itself.The area flowmeter was used to control the amount of mixed gas input was used in the range of 1-10 l/min.To measure the VOCs concentration, a photoionization VOCs monitor (NEO-181) was used.The measuring range of the VOCs monitor is 0.01 ppm-5,000 ppm, and the accuracy is 3%.The VOCs monitor has its own pump built in, so it sucks at 400cc/min, and the measured value is saved directly to the computer using its own software.For the experiment, five copper foams with a size of 90 mm x 100 mm and a thickness of 20 mm were connected in series so that the mixed gas passed through a total of 500 mm of the metal foam layer.Therefore, based on the flow rate of 5 l/min, the gas residence time of the metal foam layer ( ) is 10.13 sec [4].Experiments were conducted under the conditions of 10 l/min or less.In the case of 20PPI and 40PPI, all removal rate values were more than 10%, and the trend according to the ethylene concentration was also confirmed.However, the high PPI metal-foam increases the pressure drop and the difficulty of the zeolite coating process.Except for the initial concentration condition of 120 ppm, the removal rate of 80% or more can be confirmed up to 2.2 Tr, and it can be seen that the removal rate decreases rapidly under all initial concentration conditions from 2.4 times the residence time of the metal foam.It confirmed that the higher the input concentration, the larger the change in the emission concentration with time at the end of the adsorption section.The higher the partial pressure of the polluting gas, the faster the adsorption rate and the larger the adsorption amount.On the other hand, the fluctuation generated by the random structures evenly contacts the surface of the metal foam with high partial pressure, leading to more efficient adsorption.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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'admission1
Résumé présentoui

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