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Enregistrement W4416185356 · doi:10.1016/j.cej.2025.170755

Enhancing CO2 hydrogenation to methanol in fixed and fluidized bed reactors by selective in-situ adsorption of water

2025· article· en· W4416185356 sur OpenAlexfundno aff
Chiara Berretta, Andrea Pappagallo, Emanuele Moioli, Oliver Kröcher, Tilman J. Schildhauer

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsBundesamt für EnergieBoard of the Swiss Federal Institutes of TechnologyEidgenössische Technische Hochschule ZürichEuropean CommissionHorizon 2020 Framework ProgrammePhysicians' Services Incorporated FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMethanolSorbentFluidized bedSteam reformingCarbon dioxideSorptionAdsorptionHydrogenContinuous reactorCarbon monoxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methanol synthesis offers a significant pathway for carbon dioxide valorization and hydrogen storage. However, carbon dioxide hydrogenation to methanol is thermodynamically limited. To couple the process with biogenic carbon dioxide supply from organic wastes and green hydrogen, a way to shift the equilibrium by other means than the pressure must be found. This work investigates the underlying aspects of sorption-enhanced methanol synthesis by selective steam removal in fixed and bubbling fluidized bed configurations. Zeolite 3 A is chosen as a suitable sorbent based on its selectivity towards water and retention of sorption capacity between 220 and 280 °C. A dynamic model for simulation of the fixed-bed sorption-enhanced methanol synthesis shows reactor performance at the targeted application pressure of 20–30 bar. Enhanced product yields beyond thermodynamic equilibrium limits are obtained in a lab-scale reactor at 3 bar and 220–250 °C via over-stochiometric water adsorption. In both reactor configurations, low-pressure enhancement primarily promotes carbon monoxide yield. Predicted methanol yields at higher pressures reach similar values, which suggests implementing a two-stage process. The additional production relative to the total output expected under full equilibrium limitation results in a 14–23 % integrated enhancement for methanol and 17–20 % for carbon monoxide, depending on temperature and reactor configuration. During the sorption-enhancement peak, the maximum achievable yields reach 130–175 % and 160–185 %, respectively. The transient nature of sorption enhancement is highlighted, suggesting a fluidized reactor design for continuous regeneration in a separate vessel, promoted by a sharper water breakthrough than in a fixed bed, a more compact reactor volume, and improved temperature distribution.

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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