Methane pyrolysis for hydrogen production: Modeling of soot deposition by computational fluid dynamics and experimental validation
Notice bibliographique
Résumé
Methane pyrolysis is an attractive technology to reduce greenhouse gas emissions, since the carbonaceous part of the hydrocarbon is captured into a solid, easier to store than carbon dioxide. In this framework, computational fluid dynamics (CFD) is an excellent tool to simulate the catalyst deactivation and the complex phenomena arising on the carbon surface. We investigated thermal and catalytical pyrolysis of methane in a tubular quartz reactor with an internal diameter of 3.8 cm. We modeled soot deposition and added a new surface mass balance that parametrize bed porosity as time-dependent variable. Our model predicts occlusion (clogging) time for empty and packed bed reactor: operating at 1373 K, an empty bed clogs in 15 d, which is coherent with industrial operations. The model well predicts methane conversion in the empty reactor even after 24 h time on stream. When a packed bed is used, the experimental conversion follow the predicted activity decay, with deviations due to the size distribution of the carbon during experiments. Radiation is the main heat transfer mechanism (86 % of the total heat absorbed by the system), compared to the others involved in this system, i.e., conduction, which is more than 50 times smaller, natural convection, more than 18 times smaller, and forced convection, more than 300 times smaller.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».