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Enregistrement W4396917689 · doi:10.1021/acs.energyfuels.4c00624

Upgrading Fast Pyrolysis Oil with Vacuum Gas Oil by Catalytic Hydrodeoxygenation in Supercritical Ethanol

2024· article· en· W4396917689 sur OpenAlexafffund
Mingyuan Zhang, Dominic Pjontek, Haoyu Wang, Minkang Liu, Yimin Zeng, Chunbao Xu

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensNatural Resources CanadaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésHydrodeoxygenationSupercritical fluidVacuum distillationCatalysisChemistryPyrolysis oilOrganic chemistryPyrolysisChemical engineeringHydrodesulfurizationHydrogenDistillationSelectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work demonstrated an effective approach to upgrading bio-oils by upgrading pyrolysis bio-oil with vacuum gas oil (VGO) by catalytic hydrodeoxygenation (HDO) in supercritical ethanol with both hydrogen gas and formic acid as the in situ hydrogen source. The effects of supercritical ethanol, bio-oil/VGO mass ratio, reaction temperature, hydrogen source, and reaction time on co-upgrading pyrolysis bio-oil with VGO over Ru/Al 2 O 3 were investigated in this study. Crude bio-oil, crude VGO, and co-upgraded oils were characterized comparatively for their physical/chemical properties and compositions. It was found that the optimal reaction conditions of co-upgrading bio-oil with VGO were at a 4:1 mass ratio, in supercritical ethanol, with hydrogen gas as the hydrogen source, and at 350 °C for 2 h over the Ru/Al 2 O 3 catalyst. The obtained co-upgraded oils have improved thermal stability and homogeneity, which could be used as an environmentally friendly and sustainable feed for large-scale upgrading in a petroleum refinery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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