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Enregistrement W2095969913 · doi:10.1002/cjce.21773

Simplified kinetic model for steam reforming of ethanol on a Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> catalyst

2013· article· en· W2095969913 sur OpenAlexvenueno aff
Yi-Jiang Wu, J.C. Santos, Ping Li, Jie Yu, Adelino F. Cunha, Alı́rio E. Rodrigues

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisKinetic energyThermodynamicsChemistrySteam reformingMethaneActivation energyOrder of reactionAdsorptionReaction rateNickelPhysical chemistryHydrogenKineticsReaction rate constantHydrogen productionOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ethanol steam reforming is a promising method for hydrogen production. Kinetic studies are carried out over a nickel‐based catalyst from 200 to 600°C. A simplified Langmuir–Hinshelwood–Hougen–Watson (LHHW) kinetic model was proposed with nine parameters, where the surface decomposition of methane is assumed as the rate determining step (RDS), and while all other reaction steps are set as reversible. It is postulated that the velocity of the backward reaction step of the dissociative methane adsorption is similar to all other equilibrium reactions proposed, while the forward reaction step is set as the RDS. In addition, the formation of adsorbed carbon species is excluded due to the fact that SRE experiments were performed with excess water, suggesting that OH species, excluding O species formation, stick better on active Ni surface than methane. In addition, a power law kinetic model was used for analysis; the activation energy was 31.8 kJ/mol, and the reaction order of ethanol pressure was 1.52. Experimental results were successfully demonstrated by both kinetic models. The purpose of this work was to develop a simplified mechanistic model to replace empirical models (power rate model) and other proposed kinetic models that are too complex for an applied kinetic process. It was found that the simplified LHHW kinetic model has a better fit than that of the power law model. The proposed kinetic model works well over a wide temperature range (200–600°C).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations57
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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