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Enregistrement W2051148925 · doi:10.2202/1542-6580.1091

A Mechanistic Model for the Water Gas Shift Reaction Over Commercial Catalysts Containing CuO/ZnO

2004· article· en· W2051148925 sur OpenAlexafffund
Ronald F. Mann, J. C. Amphlett, Brant A. Peppley, Chris Thurgood

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysis and Oxidation Reactions
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleDefence Research and Development Canada
Mots-clésWater-gas shift reactionSteam reformingCatalysisHydrogen productionMethanolWater gasHydrogenChemical engineeringProcess engineeringYield (engineering)ChemistrySyngasEnvironmental scienceMaterials scienceMetallurgyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The water gas shift (WGS) and reverse water gas shift (RWGS) reactions are important in a great number of chemical processes where the adjustment of the relative amounts of CO2, CO and H2 is important. So-called "low temperature shift", LTS, catalysts, normally operating in the temperature range 175 to 325oC, have been commonly based on CuO/ZnO although Al2O3 is normally also present in commercial catalysts. Such LTS catalysts have also been almost universally used in the past two or three decades to promote the methanol-steam reforming reaction for the production of hydrogen. The general application for such hydrogen has been as the feed to a fuel cell.Our group has done extensive work in developing understanding of this methanol-steam reforming (MSR) process with one of the major objectives being development of the ability to predict CO production rates for a variety of process conditions. It is now generally agreed that the WGS/RWGS reactions play a significant role in determining the composition of the product gas leaving the reformer. Since most of our interest has been in PEM fuel cells, for which CO is a serious anode poison, much of our MSR work has been directed to the development of mechanistic reaction models which can be used to design processes with minimum CO yield. Two publications (Peppley et al, 1999a and 1999b) summarize our proposed MSR reaction model, a key feature of which is a proposed mechanistic WGS/RWGS model.The paper demonstrates the application of this WGS/RWGS model to kinetic data for feeds such as CO+H2O, CO2+ H2, and simulated reformate, H2/CO2/CO/H2O, mixtures. Test pressures were at or near atmospheric. Results are presented for two commercial catalysts- one a CuO/ZnO and the other a CuO/ZnO/Al2O3 formulation. The thermodynamic consistency of the kinetic results is discussed.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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