Carbon Dioxide conversion to Carbon nanofibers: Development of the carbonization section
Notice bibliographique
Résumé
Carbon nanofibers (CNFs) have received a great deal of attention as an additive to enhance engineering material properties. In recent years, the use of carbon nanofibers for environmental applications and hydrogen storage has increased due to their high surface area. It is the high cost of CNFs that severely limits their wide application in addition to most of the existing production methods relying on fossil fuels.In the prior art, Dr. M. Zarabian and Dr. Pereira, at the University of Calgary succeeded to develop a net-zero emission technology to produce CNFs from greenhouse gases (GHG) as a feedstock. This M.Sc. thesis aims to evolve the carbonization reactor design to be upscaling-ready by introducing a configuration that could provide uniform reactant concentration, effective transfer of heat generated in exothermic reaction and ease of removing solid fibres. To accomplish this goal, first, the bench-scale method had been fully understood and then new concepts to overcome process bottlenecks were investigated. A new configuration of the reactor to fullfill the requirement was proposed. Then computational fluid dynamics (CFD) was employed to study the flow regime inside the new configuration. Based on CFD results, a prototype of a new configuration was built, and different aspects of process and product were investigated. The results showed that the new reactor configuration to produce carbon nanofiber on sheet metal substrate provides faster nucleation, a more uniform conversion rate and a steady rate of product accumulation compared to monolith configuration. In addition, it shows high up-scalability potential. A prototype of an Autodipping machine was built and successfully employed to impregnate catalysts on the disks. A series of standard characterization procedures for different methods were developed and employed to characterize the products and compare them with commercially available products. The evaluations indicated that both disk and monolith configuration CNF products had comparable and even better features than those of commercial ones.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».