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Enregistrement W4383555875 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-gs8tg

Evaluation of a tetramine-appended MOF for post-combustion CO2 capture from natural gas combined cycle flue gas by steam-assisted temperature swing adsorption

2023· preprint· en· W4383555875 sur OpenAlexafffund
Yogashree Bharath, Arvind Rajendran

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaTotalMitacsUniversity of Alberta
Mots-clésFlue gasNatural gasIsothermal processChemistryCombustionHeat recovery steam generatorDesorptionAdsorptionThermodynamicsProcess engineeringChemical engineeringNuclear engineeringWaste managementThermal power stationOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel tetraamine-appended metal-organic framework (MOF), exhibiting double- stepped isotherm was explored in a 3-step steam-assisted temperature swing adsorption process (SA-TSA) for CO2 removal from dry flue gas emitted from natural gas-fired power plants (NGCC). The reported material exhibited properties highly suited for CO2 capture from dilute sources. Extensive numerical simulations were performed to comprehend the impact of isotherm shape, heat transfer coefficient, feed temperature and heat capacity of solid on adsorption and desorption dynamics in a fixed bed. A multi-objective optimization was performed to identify operating conditions that achieve low steam consumption and high productivity while maintaining high purity (>=95%) and high recovery (>=90%). It was found that high purity and high recovery are obtained only when the process is isothermal. Thermal fronts propagating through the column impact the process performance. We show that the process cannot achieve recovery targets, i.e., >=90%, unless heat is removed from the system rapidly. The lowest achievable specific steam consumption is ≈45 kg steam/kg CO2 cap and highest achievable productivity is ≈ 0.1 mol CO2/m3 ads/s in an isothermal scenario.

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 enseignants0,003
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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