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Enregistrement W4395046529 · doi:10.1002/cjce.25275

Role of catalyst topology in methanol synthesis

2024· article· en· W4395046529 sur OpenAlexvenueno aff
Kemal F. Hastadi, Milinkumar T. Shah, Tejas Bhatelia, Biao Sun, Vishnu Pareek

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisPressure dropMaterials scienceYield (engineering)Reynolds numberPorosityVolume (thermodynamics)Computational fluid dynamicsMethanolDiffusionDrop (telecommunication)MechanicsComposite materialChemical engineeringChemistryThermodynamicsMechanical engineeringEngineeringPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Methanol synthesis is carried out in a catalytic, packed bed reactor, where the shape and size of catalyst play a critical role in dictating overall reactor performance. In the current study, the effect of five different catalyst shapes including cylindrical, ring, trilobe, wagon wheel, and spherical on the reactor performance was investigated by conducting particle‐scale computational fluid dynamics (CFD) simulations. The predictions of pressure drop, velocity, temperature, reactant distribution and product yield were analyzed. When the performance of the simulated shapes was compared at the same tube Reynolds number of 50,000, internally contoured shapes (wagon wheel and ring) resulted in 40% higher pressure drops due to the tortuous flow path. However, the shape with internal void provided access for the reactant to reach the internal part of catalyst, resulting in higher yield produced per volume of catalyst. The wagon wheel shape produced 15% and 5% more yield per volume against the cylindrical shape and trilobe, respectively. The performance of the wagon wheel can be attributed to the lower diffusion limitation due to higher surface area available for reactant to penetrate the internal part of the catalyst.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,285

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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