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Enregistrement W4413121341 · doi:10.1016/j.renene.2025.124187

Enhancing dimethyl ether production as a renewable fuel using a high-performance BEA zeolite membrane reactor

2025· article· en· W4413121341 sur OpenAlexfundno aff
Elisa Avruscio, A.W. Sabir, Giuseppe Barbieri, Pooi See Lee, Enrico Catizzone, Massimo Migliori, Adele Brunetti

Notice bibliographique

RevueRenewable Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute for Information and Communications Technology PromotionEuropean CommissionConsiglio Nazionale delle RicercheMinistry of Science and ICT, South KoreaIran Telecommunication Research CenterInformation Technology Research Centre
Mots-clésZeoliteDimethyl etherWaste managementProduction (economics)Renewable energyPulp and paper industryChemistryChemical engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryCatalysisEngineeringEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the performance of a catalytic membrane reactor (MR) utilizing newly synthesized BEA zeolite membranes for the production of dimethyl ether (DME) as renewable fuel. BEA zeolite was synthesized and deposited as thin catalytic film on a porous alumina tube support and its structure, thickness, and crystal morphology were analyzed and optimized using SEM, XRD, EDS, XPS and in-situ FT-IR. Methanol conversion and DME selectivity were assessed at various temperatures (200–260 °C) and weight hourly space velocities (WHSVs) (3.5–21.1 h −1 ). The BEA MR demonstrated a good methanol conversion (88 % at 3.5 h −1 and 200 °C) even at high WHSV values, with full DME selectivity. The addition of water in the feed stream was also assessed, observing a reduction of conversion. Durability tests revealed a gradual decline in MR performance over time, yet the MR maintained good performance, with an initial MeOH conversion of approximately 88 %, remaining relatively stable for the first 70 h at 200 °C and 3.5 h −1 . Subsequently, the conversion decreased but remained above 70 % for up to 144 h. The membrane successfully recovered its initial performance after multiple regeneration cycles, confirming its suitability for longer term operations.

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 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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