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Enregistrement W2005654554 · doi:10.1002/cjce.20288

Effect of method of preparation on activity of Pd/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> monolith catalysts

2010· article· en· W2005654554 sur OpenAlexvenueno aff
Aswani K. Mogalicherla, Deepak Kunzru

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology Kanpur
Mots-clésSlurryCatalysisMaterials scienceMonolithDispersion (optics)StyrenePalladiumScanning electron microscopeChemical engineeringMetalComposite materialMetallurgyChemistryCopolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pd/Al 2 O 3 monolithic catalyst of different washcoat thicknesses were prepared by two methods and tested for the activity of hydrogenation of α‐methyl styrene. These catalysts were prepared by two methods; either the palladium was impregnated on γ‐alumina and this Pd/Al 2 O 3 powder was used to prepare the slurry for washcoating (Cat 1) or γ‐alumina washcoating was followed by impregnation of palladium (Cat 2). The effect of slurry concentration, pH of the slurry, and addition of binders on the catalyst properties was investigated. The monolithic catalysts were characterised by determination of metal dispersion, surface area, scanning electron microscopy, and weight loss of washcoat during ultrasonication. Well‐adhered washcoats were obtained with slurry prepared using milled γ‐alumina, whereas the adhesion of the washcoat prepared using Pd/Al 2 O 3 powders was very poor. Addition of binders significantly improved the adhesion of the washcoats prepared from Pd/Al 2 O 3 . Metal dispersion for Cat 2 decreased with washcoat loading but did not change with loading for Cat 1. The activity tests were conducted at different washcoat loadings and the productivity of the monolithic catalyst prepared in both methods has been compared.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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