Evaluating the thermal stability of chemicals and systems: A review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the realm of chemical processing, particularly at the industrial scale, safety is of utmost importance. A predominant factor causing accidents within the chemical industry is runaway phenomena, primarily initiated by uncontrolled exothermic reactions. This review critically examines the often‐overlooked decomposition mechanisms as a significant contributor to thermal energy release, necessitating a comprehensive revision and understanding of both experimental and theoretical strategies for assessing thermal degradation. Key to this discourse is the explication of calorimetry as the principal experimental technique, alongside ab initio quantum chemistry simulations as a robust theoretical framework for quantifying the most relevant properties. However, more than mere cognisance of these methodologies is required for a meticulous thermal stability assessment. The review emphasizes identifying and quantifying fundamental parameters through experimental and theoretical investigations. Only upon acquiring these parameters, including kinetic, thermodynamic, onset, and peak characteristics of the exothermic decomposition reactions, can one effectively mitigate risks and hazards in designing and optimizing chemical processes and apparatus. Furthermore, this review delineates qualitative and quantitative methodologies for hazard assessment, proffering strategies for estimating safe operational conditions and sizing relief devices. The paper culminates in exploring future trajectories in thermal stability assessments, focusing on emerging applications in lithium‐ion batteries, electrolyzers, electrified reactors, ionic liquids, artificial intelligence and machine learning approaches. Thus, the paper underlines the evolving landscape of thermal risk management in contemporary and future chemical industries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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