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Enregistrement W4393057830 · doi:10.1021/acs.jced.3c00697

Steam Adsorption Equilibrium Data at 110 °C on Activated Carbon, Lewatit VP OC 1065, and CALF-20 Using a Microscale Dynamic Column Breakthrough Apparatus

2024· article· en· W4393057830 sur OpenAlexafffund
Nicholas Stiles Wilkins, James A. Sawada, Arvind Rajendran

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesTotal
Mots-clésMicroscale chemistryChemistryAdsorptionActivated carbonColumn (typography)Carbon fibersChromatographyOrganic chemistryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Steam adsorption equilibrium data is important for many carbon capture applications. However, there is a dearth of concentrated unary equilibrium data for H 2 O at temperatures greater than 100 °C. In this study, unary steam adsorption equilibrium data was measured at 110 °C up to approximately 1.0 bar partial pressure with a steam microscale dynamic column breakthrough (μDCB) apparatus using milligram quantities of adsorbent. These partial pressures are equivalent to those used in industrial carbon capture processes. The construction of the apparatus is detailed, including calibrations and validations, to ensure accurate equilibrium measurement. Three adsorbents were considered in this study: an activated carbon (Calgon BPL), an amine-functionalized polymer (Lewatit VP OC 1065), and a metal–organic framework (CALF-20). Steam adsorbs strongly on all three materials at 110 °C. Activated carbon and Lewatit displayed type-3 isotherm shapes, and CALF-20 displayed a type-5 isotherm shape. The 110 °C data was compared against H 2 O equilibrium data collected at 25 °C as a function of relative pressure. An in-house dynamic column breakthrough simulator could predict the μDCB composition breakthrough curves well for all three materials. The data obtained has important process implications and highlights the need to measure steam adsorption data for any proposed carbon capture material.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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