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Enregistrement W4389541338 · doi:10.17118/11143/20828

Morphology and agglomeration of copper chloride particles in thethermochemical Cu-Cl cycle of hydrogen production

2023· article· en· W4389541338 sur OpenAlexafffund
Hesham H. Radwan, Kevin Pope, Kelly Hawboldt, G.F. Naterer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Nuclear Laboratories
Mots-clésEconomies of agglomerationCopperHydrogen productionHydrogenMetallurgyHydrogen chlorideChlorideMaterials scienceMorphology (biology)Production (economics)Copper chlorideChemical engineeringChemistryInorganic chemistryEngineeringOrganic chemistryEconomicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Hydrogen generation from the thermochemical copper-chloride (Cu-Cl) cycle is a promising clean energy process due to lower operating temperature relative to comparable cycles and can be integrated with solar and nuclear systems. This study focuses on the impact of CuCl2 particle size and morphology in the hydrolysis reaction step. The particle size was studied using crushing and crystallization, and the morphology was analyzed using a scanning electron microscope (SEM). This data was used as input into the shrinking core model (SCM) and compared with previous experimental data. Prior to crushing and crystallization, the material had a monodisperse size distribution with a diameter between 70 - 200 µm and a length of 200 - 650 µm. After crushing, the material was non-uniform in shape and sizes with a cylindrical or cuboid shape with a diameter of 20 - 70 µm and length range of 30 - 150 µm. Particles less than 10 µm were spherical in shape. Agglomerated particles forming irregular flakes were observed after crystallization. Furthermore, the SCM indicated that the reaction control step with spherical particle assumption is the most accurate model.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,240

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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