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Enregistrement W4406851233 · doi:10.1002/cjce.25618

Simulation of a bubbling fluidized bed reactor for phosphogypsum decomposition with carbon monoxide

2025· article· en· W4406851233 sur OpenAlexafffundvenue
Fadoua Laasri, Navid Mostoufi, Adrián Carrillo García, Jamal Chaouki

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesOCP GroupMitacs
Mots-clésPhosphogypsumDecompositionFluidized bedCarbon monoxideWaste managementEnvironmental scienceNuclear engineeringChemistryEngineeringOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phosphogypsum (PG), a by‐product of the phosphoric acid industry and rich in calcium sulphate (CaSO 4 ), has an unfavourable environmental impact, making its management one of the crucial issues of phosphoric acid production. As a result, PG production is integrated with or without treatment in many industries, such as agriculture, building materials, and sulphuric acid. In the latter application, carbon monoxide (CO) is used to decompose PG to extract the sulphur according to a two‐parallel reaction producing calcium sulphide (CaS) and calcium monoxide (CaO) in the solid phase. To depict the effect of the solid temperature ( T ), CO partial pressure ( P CO ), inlet gas velocity ( U 0 ), residence time (), particle size (PS), and solid exchange coefficient () on the overall fluidized bed reactor performance, a simulation study was performed according to the dynamic two‐phase model. The results show that CO partial pressure, solid residence time, particle size, and inlet gas velocity have the most significant effect on the PG conversion. On the other hand, the temperature and partial pressure of CO have the most critical effect on product selectivity. The concentration profiles of both reactants CaSO 4 and CO reveal that the reaction in the emulsion phase is faster than in the bubble phase due to the good mixing in this phase.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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