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Enregistrement W2000684038 · doi:10.1088/1757-899x/32/1/012023

Measurement of palladium crust thickness on catalyst by EPMA

2012· article· en· W2000684038 sur OpenAlexaff
Loïc Sorbier, Antoine Fécant, Maxime Moreaud, Nicolas Brodusch

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalladiumElectron microprobeCrustCatalysisMetalMaterials scienceComposite materialMineralogyGeologyChemistryMetallurgyOrganic chemistryGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective hydrogenation is a key process in petrochemistry to obtain good feedstock for polymers synthesis. Common catalysts for this process consist in metallic palladium deposited with an eggshell distribution on porous alumina. For this system, the catalytic activity is known to be in strong relation with the thickness of the palladium crust. Typical catalyst consists of 2 - 4 mm diameter spherical beads having a 200 - 400 μm thick palladium crust and a total palladium amount of about 0.3 to 0.5 wt%. The palladium distribution in the catalyst bead can be easily characterized by electron probe microanalysis (EPMA) using polished cross-sections of the beads trough their diameter. By measuring the local concentration of palladium on several points along the bead diameter we obtain the distribution profile of palladium in the bead. Two strategies are proposed to measure this palladium crust thickness by EPMA. First the crust thickness is defined by the distance to the catalyst bead surface containing a fixed amount of total palladium (for example 95 % or 98 %). Second, the palladium profile is modelled by a parameterized analytical function from which a crust thickness can be extracted. Catalytic tests on four samples having different palladium crust thicknesses confirm the strong relation between activity and crust thickness. However the crust thickness containing 98 % of the palladium content shows the best correlation with activity.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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