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Enregistrement W4320473012 · doi:10.1039/bk9781849734073-00327

Methane for Transportation Fuel and Chemical Production

2012· book-chapter· en· W4320473012 sur OpenAlexaff
Arno de Klerk, Vinay Prasad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural gasMethanePetrochemicalWaste managementEnergy carrierLiquefied petroleum gasCombustionLiquefied natural gasEnvironmental scienceSyngasAssociated petroleum gasProcess engineeringHydrogenChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane is the main component of natural gas. Natural gas is an important energy carrier for distributed heating and transportation applications and it is the most efficient carbon source for the production of synthesis gas (H2+CO). The value of natural gas lies in its high H:C ratio, low heteroatom content and fluid nature. Sustainability is best served by restricting the use of methane for distributed and mobile energy applications, where the clean-up of combustion gases is impractical or infeasible, and also for the synthesis of hydrogen-rich products. For the production of fuels and chemicals, both direct methods, such as liquefied natural gas, and indirect methods, such as methanol and Fischer–Tropsch synthesis, are considered. Guidelines for sustainability as applied to gas-to-liquids conversion are provided. The processes and the refining requirements to produce on-specification transportation fuels are discussed. The processes for petrochemical and lubricant production from methane are likewise discussed.

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,969

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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