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Enregistrement W4361208532 · doi:10.1007/s40825-023-00224-1

Coupling of Liquid and Surface Chemistry in Urea SCR Systems

2023· article· en· W4361208532 sur OpenAlexaff
C. Kuntz, Paul Jakob Jägerfeld, Joe P. Mmbaga, Robert E. Hayes, Olaf Deutschmann

Notice bibliographique

RevueEmission Control Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisSelective catalytic reductionChemistryUreaCoupling (piping)Mixing (physics)Work (physics)CombustionDecompositionChannel (broadcasting)MechanicsChemical engineeringThermodynamicsMaterials sciencePhysical chemistryPhysicsComposite materialOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Close-coupled selective catalytic reduction (SCR) systems are one method to deal with tightening emission legislation for NO x in internal combustion engines. Due to smaller mixing sections and at unfavourable boundary conditions, however, urea-water solution (UWS) droplets can impact on the SCR catalyst itself. To investigate this phenomenon further, this work develops a modeling capability of this process. Established mechanism for NH 3 -SCR and HNCO hydrolysis from literature is integrated into DETCHEM CHANNEL and a 2D COMSOL model to simulate the influence in the SCR Channel. Simulations are validated against end-of-pipe experiments from literature and spatially resolved concentration profiles from a hot gas test rig with very good agreement. Finally, a channel simulation is coupled with a model to describe the catalytic decomposition of an urea droplet. The coupled simulation is able to simulate the influence of UWS droplet impact onto a catalyst channel. Fast droplet decomposition causes a peak in NH 3 and HNCO in the single channel and thus increases NO x conversion. However, the overall uniformity and efficiency are decreased, which is why droplet impact on the catalyst should be strictly avoided.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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