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Enregistrement W4412552534 · doi:10.3390/catal15080697

Carbonation Deactivation of Limestone in a Micro-Fluidized Bed Reactor

2025· article· en· W4412552534 sur OpenAlexaff
P. Asiedu-Boateng, Nana Yaw Asiedu, Gregory S. Patience, Jonathan McDonough, Vladimir Živković

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationFluidized bedEnvironmental scienceMaterials scienceMetallurgyWaste managementComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbonation–calcination looping using CaO-based natural sorbents such as limestone is a promising technology for the capture of CO2 from fossil fuel-based power plants. In this study, the CO2 capture capacities of Buipe, Oterpkolu, and Nauli limestones from quarries in Ghana were measured in a laboratory-scale micro-fluidized bed reactor through multiple carbonation–calcination cycles. The changes in CO2 capture capacity and conversion with the number of cycles mostly correlated with the changes in the physico-chemical properties: Capture capacity dropped from >60% to <15% after 15 cycles and the surface area dropped to below 5 m2 g−1 from as much as 20 m2 g−1 (for the Oterkpolu). The pore volume of the Nauli limestone was essentially invariant with the number of cycles while it increased for the Buipe limestone, and initially increased and then dropped for the Oterpkolu limestone. This decrease was likely due to sintering and a reduction in the number of micropores. The unusual increase in pore volume after multiple cycles was due to the formation of mesopores with smaller pore diameters.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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'admission1
Résumé présentoui

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