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Enregistrement W4402580159 · doi:10.1039/d4ra05567e

Studies on the synergistic effect between corn straw and Canadian oil sands bitumen during the co-pyrolysis process

2024· article· en· W4402580159 sur OpenAlexaboutno aff
Bing Wang, Cuiyu Zhao, Congxiu Guo

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrolysisStrawOil sandsAsphaltProcess (computing)Pulp and paper industryPyrolysis oilChemistryWaste managementEnvironmental scienceMaterials scienceOrganic chemistryEngineeringComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the potential synergistic effect, the co-pyrolysis of corn straw (CS) and Canadian oil sands bitumen (CA-OB) was carried out in this work. Thermogravimetric and differential thermogravimetric curves of CA-OB, CS and their blends were recorded using a thermogravimetric analyser. The main co-pyrolysis regions of the CS/CA-OB blends partially overlapped with the individual pyrolysis curves of CS and CA-OB, and the apparent weight loss was detected between 250 °C and 500 °C. The comparison of the experimental curves with the calculated data indicated that the synergistic effect was present in the main reaction region of co-pyrolysis and was enhanced with increasing CS content. The effects of the interactions between CA-OB and CS on the distributions and yields of the pyrolyzed products were studied in a high-pressure autoclave. It can be concluded that the co-pyrolysis process promoted an increase in the coke yield, while the oil and gas yields decreased. The proportion of aromatics in the pyrolyzed oil products increased as the increasing CS content suppressed the decomposition and dehydrogenation-condensation reactions. In addition, the gasification activity of co-pyrolysis cokes was enhanced.

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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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'admission1
Résumé présentoui

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