Enhancement of <scp>VOCs</scp> removal using a novel double‐tube packed bed catalytic dielectric barrier discharge ( <scp>DPDBD</scp> ) reactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We developed a novel double‐tube packed bed catalytic dielectric barrier discharge (DPDBD) reactor to degrade toluene. The DPDBD reactor contains four discharge cells with one power supply, namely, A–D. NiO/γ‐Al 2 O 3 is packed in cell A to effectively destroy the branched chains in toluene. TiO 2 /γ‐Al 2 O 3 is packed in cell B owing to its high catalytic oxidation activity to weaken the benzene rings and mineralize the generated partial aromatic compounds. Cell C is a pure DBD process without any catalyst packed to thoroughly mineralize all the generated aromatic compounds and convert CO into CO 2 and NO into NO 2 . γ‐Al 2 O 3 is packed in cell D to reduce the concentrations of byproducts, including O 3 and NO generated by air through oxidation. The combinations of the four discharge cells are optimized by the treatment of −3000 mg m −3 of toluene at 11 kV. In comparison with a double‐tube dielectric barrier discharge (DDBD) reactor without catalyst packing and with a total discharge length of 6 cm, the selectivity of CO 2 was significantly improved from 45% to 57% when the discharge lengths of A, B, C, and D are 2, 4, 4, and 2 cm, respectively. Furthermore, the concentrations of O 3 and NO in the outlet can also be effectively reduced from 2.80 and 210 mg m −3 to 1.30 and 60 mg m −3 , respectively. We also investigated the effects of applied voltage and styrene initial concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».