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Enregistrement W4398183681 · doi:10.1002/cjce.25309

Insight into <scp> CO <sub>2</sub> </scp> capture by aqueous solutions of N,N‐diethylethanolamine promoted with potassium salts of amino acids

2024· article· en· W4398183681 sur OpenAlexvenueno aff
Hitesh D. Rawate, Prakash D. Vaidya

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésChemistryDesorptionSolubilityAqueous solutionReactivity (psychology)PotassiumSolventInorganic chemistryNuclear chemistryOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract N,N‐Diethylethanolamine (DEEA) is a potential high‐capacity CO 2 ‐capturing solvent. The CO 2 reactivity of DEEA can be improved by the addition of rate promoters. Both equilibrium CO 2 solubility and desorption rate are also influenced by promoters. In this work, the effect of promotion of DEEA with three amino acid salts, potassium arginate (PA), potassium prolinate (PP), and potassium glycinate (PG), was investigated. In a stirred cell reactor, CO 2 reactivity of the promoted solutions was studied at 303 K. Rate promotion with PA was most effective; this was then followed by PP and PG. The value of the liquid‐side mass transfer coefficient (0.005 cm/s) for CO 2 absorption in water inside the stirred cell was found. Equilibrium CO 2 solubility in the promoted mixtures was measured. Empirical equations that predicted solubility data (accuracy 99%) were proposed. Desorption trials were performed at 363 K. PA, PP, and PG lowered sensible energy constraint by 59%, 32%, and 30%. PA was most‐suited for faster desorption of aqueous solutions of DEEA. Overall, potassium salts of arginine, proline, and glycine were promising candidates for improving the performance of the tertiary amine DEEA. Finally, catalytic desorption of loaded solutions of DEEA was studied and it was found that alumina was a promising catalyst for faster desorption.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 GPT0,169
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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