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Enregistrement W4319334995 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e13500

Transforming micropores to mesopores by heat cycling KOH activated petcoke for improved kinetics of adsorption of naphthenic acids

2023· article· en· W4319334995 sur OpenAlexaff
Oliver K.L. Strong, Elmira Nazari, Tyler Roy, Kevin M. Scotland, Paul R. Pede, Andrew J. Vreugdenhil

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionMicroporous materialActivated carbonAcetic acidKineticsChemistryMesoporous materialChemical engineeringNaphthenic acidPetroleum cokeCarbon fibersRaw materialCokeInorganic chemistryMaterials scienceNuclear chemistryOrganic chemistryCatalysisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formation of activated carbon from petroleum coke by KOH, results in high specific surface area materials that are predominantly microporous. This initial microporosity means that the adsorption kinetics of target species are not as rapid as they could be, thus limiting environmental remediation applications for the material. To address this problem a series of additional heat cycles with no additional chemical inputs were applied after activation but prior to the removal of activating agents. This process resulted in the oxidation of residual potassium metal from the initial activation which allows it to function again as an activating agent for the subsequent cycles. The heat cycling resulted in an increase in mesoporosity by 10–25% with each successive cycle independent of the KOH to feedstock ratio. This was shown to be demonstrably different than equivalently extended heating times, thus identifying the importance of thermal cycling. Adsorption kinetics of three model naphthenic acids showed faster kinetics for the pore widened activated carbon. The t 1/2 times dropped from 20 to 6.6 min for diphenyl acetic acid, 34.3 to 4.5 min for cyclohexane acetic acid, and 51.4 to 12.0 min for heptanoic acid.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,620

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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