Performances of Co−W/γ-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> Catalysts on Hydrotreatment of Light Gas Oil Derived from Athabasca Bitumen
Notice bibliographique
Résumé
γ-Al 2 O 3 -supported Co−W-based catalysts with varying cobalt (1−3 wt %) and tungsten (7−13 wt %) loadings were prepared using impregnation and sonochemical methods. Brunauer−Emmett−Teller (BET) analysis indicated that the sonochemical method of preparation resulted a larger reduction in surface area of the γ-Al 2 O 3 support than the impregnation method for all the prepared catalysts. X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) showed that most of tungsten metal segregated on the support surface of sonochemically prepared catalysts, whereas catalysts prepared via the impregnation method showed uniform metal dispersion on the support. The performances of all the synthesized catalysts were tested at a pressure of 8.9 MPa, a liquid hourly space velocity (LHSV) of 2 h -1, and temperatures of 340, 350, and 360 °C in a trickle-bed microreactor for the hydrodesulfurization (HDS) and hydrodenitrogenation (HDN) of light gas oil (LGO) derived from Athabasca bitumen. The initial screening tests indicated that an impregnated catalyst with 3 wt % cobalt and 10 wt % tungsten and a sonochemical catalyst with 3 wt % cobalt and 13 wt % tungsten are the most active catalysts for the HDN and HDS of LGO. These two catalysts were selected for detail performance, optimization, and kinetic studies. The effects of reaction temperature (340−380 °C), pressure (7.6−10.3 MPa), LHSV (1.5−2.0 h -1 ), and H 2 /gas oil ratio (400−800 mL/mL) were examined in the HDS and HDN of LGO with these catalysts. The impregnated catalyst showed higher nitrogen and sulfur conversion than the sonochemical catalyst under all reaction conditions. The reaction kinetics for HDS was best-fitted with a power-law model, whereas the same for HDN was determined to be best represented by a Langmuir−Hinshelwood model with a reasonable accuracy (0.90 < R 2 <0.95).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».