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Enregistrement W4393166804 · doi:10.1016/j.molliq.2024.124486

Mathematical modeling of dispersed CO2 dissolution in ionic liquids: Application to carbon capture

2024· article· en· W4393166804 sur OpenAlexaff
Parsa Amin, Alireza Memarian, Eveliina Repo, Martin Andersson, Seyed Soheil Mansouri, Sohrab Zendehboudi, Nima Rezaei

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Liquids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionIonic liquidCarbon fibersChemical engineeringIonic bondingMaterials scienceChemistryProcess engineeringIonOrganic chemistryEngineeringComposite materialComposite numberCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an example of a carbon capture approach, we have developed 2D CFD model in Comsol Multiphysics in which we investigated CO2 absorption in an ionic liquid ([Bmim][TCM]). Factors such as pressure (1–20 bar), temperature (278–330 K), inlet gas velocity (0.0001–1 ), sparger diameter to column diameter ratio (0.1–0.5), and column height to diameter ratio (1–3) were investigated. A quadratic model for absorption behavior (p-value < 0.0001 and R2 > 0.98) was developed. Four sparger geometries were considered, and the optimal values for column height to diameter and sparger diameter to column diameter were computed. The maximum CO2 concentration was obtained at a pressure of 18.26 bar, temperature of 309.5 K, velocity of 0.825 , sparger diameter to column diameter of 0.414, and column height to diameter of 2.5.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,581

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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