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Enregistrement W4284965577 · doi:10.1002/cjce.24535

Steam reforming of tar in hot syngas cleaning by different catalysts: Removal efficiency and coke layer characterization

2022· article· en· W4284965577 sur OpenAlexaffvenue
Francesco Parrillo, Carmine Boccia, Giovanna Ruoppolo, Mario Commodo, Franco Berruti, Umberto Arena

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoketar (computing)SyngasCatalysisChemical engineeringCarbonizationSteam reformingMaterials scienceCarbon fibersPetroleum cokeChemistryMetallurgyScanning electron microscopeHydrogen productionOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Syngas produced by biomass and waste gasification processes must be adequately clean of tar compounds before being utilized in value‐added applications. Syngas cleaning by tar cracking at high temperatures is a promising technique that can utilize different kinds of catalysts. However, their use is limited by the deposition of coke layers, which induces a masking phenomenon on the active surface, and, consequently, the rapid deactivation of the catalyst. This study addresses how the temperature (750 and 800°C) and the steam concentration (0% and 7.5%) can affect the extent of water–gas and reforming reactions between steam and coke deposits. Two catalysts were used: a market‐available activated carbon and an iron‐based alumina catalyst. The tests showed better performance of the Fe/γ‐Al 2 O 3 catalyst. A mass increase of the bed was measured in tests with both the catalysts, which confirms the deposition of the coke layer produced by tar dehydrogenation and carbonization. Scanning electronic microscopy‐energy‐dispersive X‐ray analysis (SEM‐EDX) and Raman spectroscopy were utilized to investigate the nature of coke layers over the catalyst surface, with the aim of acquiring information about their reactivity towards the water gas reaction. SEM‐EDX observations indicate that the thickness of these carbon layers is less than 2 μm. Raman spectra suggest a negligible effect of the reaction temperature in the tested range and, in particular, that the amorphous nature of coke layers deposited in the presence of steam is relatively more graphitic than that obtained without steam.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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