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Enregistrement W2275312861 · doi:10.1139/cjc-2015-0499

Fischer–Tropsch synthesis over alumina-supported cobalt catalysts: effects of different spray temperature of aluminum slurry

2016· article· en· W2275312861 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Liu, Litao Jia, Bo Hou, Debao Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFischer–Tropsch processCalcinationCatalysisCobaltChemistrySlurryParticle sizeAluminiumChemical engineeringInorganic chemistryNuclear chemistryOrganic chemistryMaterials sciencePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminum slurry was obtained by precipitating Al(NO 3 ) 3 ·9H 2 O and ammonium carbonate, and the slurry was dried by adopting spray means. The effects of different spray temperature on the as-synthesised aluminum precursors, calcined alumina, and the supported cobalt catalysts were investigated by the characterizations of SEM, XRD, TG-DTA, H 2 -TPD, H 2 -TPR, etc., and the activity and stability of the as-prepared catalysts for Fischer–Tropsch synthesis were also studied. It indicated that the aluminum precursor spray dried at 250 °C exhibited homogeneous microspheres, the calcined alumina exhibited single-particle size distribution and monomodal pore distribution, and the corresponding supported cobalt catalyst possessed proper cobalt particles (6.4 nm), which was benefitial for acquiring a high conversion rate (the turnover frequency is 17.2 × 10 −3 /s) and excellent stability (the deactivation rate is 0.31%) for Fischer–Tropsch synthesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2016
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