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Enregistrement W4403633175 · doi:10.1016/j.cej.2024.156796

Kinetics, catalyst design, and hydrodynamic analysis in Fischer–Tropsch synthesis: Fixed Bed vs Fluidized Bed Reactors

2024· article· en· W4403633175 sur OpenAlexafffund
Tugce N. Eran, Jean Guyot, Daria C. Boffito, Gregory S. Patience

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFischer–Tropsch processFluidized bedCatalysisKineticsChemical engineeringChemistryMaterials scienceOrganic chemistryEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While fixed beds maximize contacting between the fluid and solid phase, commercial processes operate with fluidized beds for highly exothermic reactions, like Fischer–Tropsch (FT), to maximize heat transfer thereby minimizing catalyst sintering and deactivation. However, conversion is lower due to gulf-streaming and poorer gas–solids contacting. In experimental reactors ( < 10 mm) gulf-streaming is negligible and gas–solids contacting is excellent as bubbles are small. Here, we measure CO conversion over 3 FT catalysts — Fe/Ce/SiO 2 -K, Cu, Fe/Zr/SiO 2 -K, Cu, Fe/Catalox-K, Cu — across the same reactor operating in the fluidized bed and fixed bed regime. Flow rates were increased up to a maximum of 5 times the minimum fluidization velocity ( U mf ). The reactor operated at 2 MPa, with a H 2 /CO molar ratio of 2, and 275 °C ≤ T ≤ 325 °C . The average CO conversion was higher in the fixed bed but temperature control was more difficult, which could account for some of the differences. The highest selectivity (80 % to 84 %) was with the Fe/Catalox-K, Cu at 275 °C, 2 to 4 × U mf , in the fixed bed reactor. A first order reaction model characterized CO conversion well ( R 2 > 0 . 91 ) for the Fe–Catalox and Fe–Zr catalysts with activation energies > 70 kJ mol −1 . Conversion was essentially independent of temperature for the Fe–Ce composition in both the fixed bed and fluidized bed. BET surface area decreased 22 % to 52 % after the reaction. XRD analysis after the reaction revealed a 4 % to 10 % decrease in crystallinity, along with the presence of various Fe carbide compounds. Post-reaction SEM-EDS images indicated particle agglomeration and carbon deposition on the catalyst surface. Despite these morphological changes, the impact on CO conversion seemed minimal. Residence time distribution tests confirmed that gas was essentially in plug flow for both the fixed bed and fluidized bed configurations. • When a fluidized bed operates 2 X Umf, conversion is the same as a fixed bed. • A first order kinetic model characterizes CO conversion in Fischer–Tropsch, R 2 > 0 . 9 . • At 325 °C, the catalyst activity reached up to 83% conversion in the fluidized bed. • E a > 70 kJmol − 1 for most catalysts and deactivation over 24 h was negligible. • CO conversion over the Fe Ce on SiO 2 catalyst was unusual, E a < < 70 kJ mol −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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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