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Enregistrement W4415653383 · doi:10.1021/acs.iecr.5c02322

Low-Temperature CO <sub>2</sub> Adsorption Performance and Diffusion Kinetics of CALF-20 Powder and Its Extrudate via the Zero-Length Column Technique

2025· article· en· W4415653383 sur OpenAlexaboutno aff
Bei Tang, Mi Tian, Hao Ling, Yunlei Zhao, Xiayi Hu

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation of Ministry of Education of ChinaXiangtan UniversityHunan Provincial Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Hunan ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationEducation Department of Hunan Province
Mots-clésDiffusionMass transferMacroporePhysisorptionKinetic energyParticle (ecology)Flue gasKinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calgary Framework-20 (CALF-20) shows exceptional CO 2 capture potential through its selective physisorption and stability in humid flue gas. However, its CO 2 diffusion mechanism remains poorly understood, hindering optimal industrial deployment. We synthesized CALF-20 powder and extrudates via solvothermal and phase inversion methods, characterizing their CO 2 adsorption-diffusion behavior using the zero-length column (ZLC) technique. At 0.1 bar and 311 K, CALF-20 exhibited a CO 2 uptake of 2.0 mmol g –1 and a reciprocal of the diffusion time constant, D/R 2, of 4.36 × 10 –2 s –1 . Particle size experiments revealed macropore diffusion as the primary mass transfer resistance and identified a critical transition radius of 0.48 mm that governs the CO 2 diffusion mechanism in the extrudates. The theoretical model further elucidated a shift in macropore diffusion from combined Knudsen/molecular to molecular diffusion control upon switching the carrier gas from He to N 2 . This study provides crucial kinetic insights for the industrial application of CALF-20.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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