Modelling and kinetics of the toluene/methylcyclohexane‐based hydrogen storage system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The coupling of toluene and methylcyclohexane is one of the most promising liquid organic hydrogen carriers. In this study, the kinetics models of toluene hydrogenation and methylcyclohexane dehydrogenation are established. The reactions were carried out in fixed bed reactors, and the kinetics parameters were fitted with the obtained data. In this experiment, hydrogenation and dehydrogenation reactions were carried out under ambient pressure. Ni/SGA_C n TES catalyst was employed for toluene hydrogenation, the fitting activation energy is 36.27 kJ/mol, and the preexponential factor is 1212 s −1 . Meanwhile, the catalyst of Pt/MgAl 2 O 4 was for methylcyclohexane dehydrogenation, the fitting activation energy is 83.92 kJ/mol, and the preexponential factor is 7.28 × 10 6 s −1 . Aspen Plus was used to simulate on a larger scale and determine the optimal process conditions: the optimum reaction conditions for toluene hydrogenation were determined to be 185°C and 0.3 MPa, and the optimized hydrogen flow rate is 3970 kg/d (The molar ratio is 5.88). Additionally, the optimal conditions for methylcyclohexane dehydrogenation are 325°C and 0.15 MPa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».