Notice bibliographique
Résumé
Plastic pollution has become one of the main environmental problems that afflict land, waterways and oceans. Currently, about 141 megatonnes (Mt) of plastic wastes are produced annually in the world, while only about 13% of those are recycled. The great majority of plastic wastes are incinerated or dumped, which pollutes the environment. Remanufacturing or recycling is a way to reduce plastic waste, but plastics cannot be recycled endlessly. Forty percent of plastic wastes have a short life time and are contaminated with residues or contain an abundance of water. However, these contaminated plastic wastes can be converted to energy. As plastics are petrochemicals, conversion of plastic wastes to carbon free hydrogen (H₂) and other solid chemicals will not only protect the environment but also reduce greenhouse gas (GHG) emissions compared to converting plastic wastes to liquid fuel. Catalysts help to improve the product selectivity toward hydrogen or other chemicals. In this project, an experimental investigation on catalytic hydrothermal conversion of plastics to hydrogen under a supercritical water condition was carried out. Hydrothermal conversion is suitable for feedstocks with high water content, and supercritical water is able to dissolve organics. The effect of catalysts that have high selectivity toward hydrogen production was investigated. The results reveal that without a catalyst, only CO₂ was observed in the produced gas. Alkaline metals NaOH and KOH yielded gas with H₂ selectivity of 74.4% and 44.3%, respectively. More CO than H₂ vol% was formed when Raney®-Nickel 2800 was used as catalyst. Liquid selectivity also varied significantly with changing the catalyst.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».