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Enregistrement W4285088594 · doi:10.1021/acs.iecr.1c04560

Hydromagnesite Precipitation Kinetics in a Mixed-Suspension-Mixed-Product Removal Crystallizer of the MgO–CO<sub>2</sub>–H<sub>2</sub>O System Issued from Activated Serpentine Carbonation

2022· article· en· W4285088594 sur OpenAlexafffund
Sirine Guermech, Julien Mocellin, Ilies Tebbiche, Lan Huong Tran, Guy Mercier, Louis-César Pasquier

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbonationSupersaturationNucleationPrecipitationSuspension (topology)KineticsCarbonatationChemistryMineralogyMaterials scienceChemical engineeringThermodynamicsAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precipitation kinetics of hydromagnesite (Mg 5 (CO 3 ) 4 ·(OH) 2 ·4(H 2 O)) in a MgO–CO 2 –H 2 O medium issued from a carbonation solution has been studied in a continuous mode via a mixed-suspension-mixed-product removal crystallizer. The carbonation solution is a result of the carbonation procedure of serpentine mining wastes and CO 2 gas flux. The main precipitation temperature for the study was 80.0 °C. For comparative purposes, 82.5, 85.0, and 90.0 °C were also studied. Relative supersaturation was calculated via the Davies model using PHREEQC software. Kinetics parameters of linear and volumetric growth rate, nucleation rate, and the agglomeration kernel were determined for each temperature. Both the linear and volumetric growth orders were estimated to be, respectively, 0.92 and 0.91 via the correlation of empirical equations, indicating limited transport growth. The growth rate increases with temperature and supersaturation. The nucleation rate increases with the volumetric growth rate. The magma density of the solution is found to have a negative impact on the grain size if the residence time exceeds 2700 s. The mean grain size of this study is at least 1.5 times larger than those previously reported in the literature.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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