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Enregistrement W4323975086 · doi:10.1016/j.fuel.2023.127947

Conversion of CO2 by reverse water gas shift (RWGS) reaction using a hydrogen oxyflame

2023· article· en· W4323975086 sur OpenAlexaff
Ali Shekari, Raynald Labrecque, Germain Larocque, Michel Vienneau, Martin Simoneau, Robert Schulz

Notice bibliographique

RevueFuel · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyngasWater-gas shift reactionProcess engineeringResidence time (fluid dynamics)HydrogenOperating temperatureFossil fuelEnvironmental scienceGreenhouse gasMaterials scienceChemical engineeringSyngas to gasoline plusNuclear engineeringSteam reformingThermodynamicsChemistryHydrogen productionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change concerns demand for drastic measures to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions from fossil resources particularly those of CO2. Effective conversion of CO2 into syngas (a mixture of CO and H2) via reverse water gas shift (RWGS) reaction requires high temperatures (> 900 °C) to overcome thermodynamic limitations. Challenges may arise in commercial catalytic reactors in achieving close to equilibrium efficiencies due to physical barriers such as maximum catalyst operating temperature and associated operating costs. Herein, a simple and novel approach is presented to produce syngas from CO2 via RWGS reaction using a high temperature hydrogen oxyflame. Test results from a tubular laboratory reactor show that a CO2 conversion of up to 75 % is achievable in a single pass with a gas residence time of < 0.03 s. Lower than equilibrium CO2 conversions are observed due to non-adiabatic temperatures in the reactor. Heat integration and reactor insulation at industrial scale would help in a closer to equilibrium performance. Systematic analysis of reactor performance supported by empirical modelling revealed that there is an optimum economical point where hydrogen consumption can be minimized (< 1.0 mol H2/mol CO2). A trade-off must be made to identify an optimum operating point depending on required syngas quality. Relatively small effect of reactor wall material (within 10 % in CO2 conversion) may indicate an enhancing effect of hydrogen oxyflame as the main contributor to the reactor performance.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,396

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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