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Enregistrement W2267483723 · doi:10.1021/acs.iecr.5b03221

Cerium-Stabilized Cu-SSZ-13 Catalyst for the Catalytic Removal of NO<sub><i>x</i></sub> by NH<sub>3</sub>

2016· article· en· W2267483723 sur OpenAlexafffund
Jiancheng Wang, Zhaoliang Peng, Hui Qiao, Yu Huafeng, Yongfeng Hu, Liping Chang, Weiren Bao

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaShanxi Scholarship Council of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisCeriumChemistryNOxSelective catalytic reductionHydrothermal circulationX-ray photoelectron spectroscopyAdsorptionMolecular sieveSelectivityInorganic chemistryIon exchangeNuclear chemistryIonChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerium-modified Cu-SSZ-13 catalysts were synthesized by an in situ hydrothermal method, and Ce was incorporated through ion exchange. The catalytic performance and N 2 selectivity over prepared catalysts were evaluated in the selective catalytic reduction (SCR) of NO x by NH 3 . The physicochemical properties of the samples were characterized using XRD, SEM, H 2 -TPR, XPS, NMR, XAS, and N 2 adsorption. The results indicated that Cu-SSZ-13 modified by Ce showed better NO x removal efficiency and aging resistance. The optimized condition was ion exchanged for 2 h in a cerous nitrate solution. The introduction of Ce effectively restrained the conversion of an active Cu component (Cu 2+ → Cu + ) during the hydrothermal aging. Ce 3+ species strongly associated with molecular sieve carriers and only slight skeleton dealumination was observed on the sample exchanged for 2 h, thus resulting in the further stabilization of catalyst active centers, which consequently maintained the catalytic activity and antiaging ability.

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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations95
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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