Enhancing dimethyl ether production as a renewable fuel using a high-performance BEA zeolite membrane reactor
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».