MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053248744 · doi:10.5539/mas.v3n2p35

The Investigation of Active Sites on Nickel Oxide Based Catalysts towards the In-situ Reactions of Methanation and Desulfurization

2009· article· en· W2053248744 sur OpenAlexvenueno aff
Wan Azelee Wan Abu Bakar, Mohd. Yusuf Othman, Rusmidah Ali, Ching Kuan Yong, Susilawati Toemen

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésCatalysisMethanationNickelFlue-gas desulfurizationX-ray photoelectron spectroscopyIncipient wetness impregnationOxideMaterials scienceAdsorptionInorganic chemistryDesorptionSulfurNuclear chemistryChemistryChemical engineeringMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supported nickel oxide based catalysts of Fe/ Co/ Ni (10: 30: 60)-Al2O3 and Pr/ Co/ Ni (5: 35: 60)-Al2O3 that were prepared by wetness impregnation method showed potential catalysts for the in-situ reactions of H2S desulfurization and CO2 methanation from ambient temperature up to 300 oC. X-ray Photoelectron Spectroscopy revealed Ni2O3 and Fe3O4 as the surface active components on the Fe/ Co/ Ni (10: 30: 60)-Al2O3 catalyst, while Ni2O3 and Co3O4 on the Pr/ Co/ Ni (5: 35: 60)-Al2O3 catalyst. Energy Dispersive X-ray analysis indicated the presence of 2.7 % and 0.9 % of sulfur on the spent Fe/ Co/ Ni (10: 30: 60)-Al2O3 and Pr/ Co/ Ni (5: 35: 60)-Al2O3 catalysts, respectively. N2 adsorption-desorption analysis showed reduction of 5.5 % on the surface area of the spent Fe/ Co/ Ni (10: 30: 60)-Al2O3 catalyst. However, the surface area of the spent Pr/ Co/ Ni (5: 35: 60)-Al2O3 catalyst increased by 8.6 %.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied ScienceMême sujetCatalytic Processes in Materials ScienceTravaux en français237 207