MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388291897 · doi:10.1039/bk9781837670277-00347

Non-uniform Microwave Heating of Heterogeneous Systems: How to Turn Problems into Opportunities

2023· book-chapter· en· W4388291897 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveProcess engineeringMicrowave heatingEfficient energy useEnergy consumptionMaterials scienceHydrogenCrackingProduct (mathematics)CatalysisNanotechnologyBiochemical engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringChemistryTelecommunicationsElectrical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turning problematic, non-uniform microwave heating into an opportunity is a promising approach to enhancing energy efficiency and reducing environmental impacts due to the chemical processing of heterogeneous systems. Selective microwave heating of materials provides an adequate temperature for the occurrence of an efficient chemical reaction at desired sites while the surrounding media remain unheated, diminishing heat loss and enhancing the energy efficiency. Moreover, the side reactions at non-desired sites, including reactor walls and the surrounding media, are avoided owing to the lower bulk temperature compared to that of the target material, which likely improves the quality of the product. Applying this approach in various microwave-assisted catalytic and non-catalytic processes, including pyrolysis, cracking, and hydrogen production, confirmed an extraordinary improvement in product quality and reduction in energy consumption. Highlighting these advantages will likely increase the demand for scaling up microwave-assisted processes.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,180 · 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