MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403491200 · doi:10.1002/cjce.25528

A study on the kinetics of the gas–liquid reaction between nitric oxide and [Fe( <scp>II</scp> ) <scp>NTA</scp> ] <sup>−</sup>

2024· article· en· W4403491200 sur OpenAlexvenueno aff
Ning Ma, Dong Li, Xiang‐li Long

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKineticsNitric oxideChemistryChemical kineticsNitric acidNuclear chemistryChemical engineeringInorganic chemistryOrganic chemistryPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Iron nitrilotriacetic acid ([Fe(II)NTA] − ) solution is able to absorb NO from flue gases. In this study, the kinetics of the gas–liquid reaction between NO and [Fe(II)NTA] − has been determined using a double stirred cell. The study indicates that the reaction between NO and [Fe(II)NTA] − is turned into gas film controlling as the [Fe(II)NTA] − concentration is over 0.03 mol L −1 . The reaction rate between NO and [Fe(II)NTA] − is in proportion to the inlet nitric oxide concentration. 50°C is considered to be the best temperature for [Fe(II)NTA] − solution absorbing nitric oxide. The reaction rate between NO and [Fe(II)NTA] − decreases as pH drops below 5.5. The negative effect of pH may be reduced as the [Fe(II)NTA] − concentration increases. The reaction rate between NO and [Fe(II)NTA] − varies little in the pH range from 5.5 to 8.0. The kinetic equation for the gas–liquid reaction between NO and [Fe(II)NTA] − under the controlling of both liquid film and gas film has been obtained as follows: The activation energy E a for the gas–liquid reaction between NO and [Fe(II)NTA] − is 13.06 KJ/mol. stands for the rate of chemisorptions, mol/(m 2 · s); for the NO concentration in the interface, mol L −1 ; and for [Fe(II)NTA] − concentration in the liquid, mol L −1 .

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetCatalytic Processes in Materials ScienceTravaux en français237 207