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Enregistrement W2281005715 · doi:10.5539/jmsr.v5n2p33

H2-TPR, XPS and TEM Study of the Reduction of Ru and Re promoted Co/γ-Al2O3, Co/TiO2 and Co/SiC Catalysts

2016· article· en· W2281005715 sur OpenAlexvenueno aff
Henrik Romar, A. H. Lillebo, P. Tynjala, Tao Hu, Anders Holmen, Edd A. Blekkan, Ulla Lassi

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregSasol
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyCatalysisMetalMaterials scienceChemisorptionNuclear chemistryChemistryChemical engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="1Body">Effects of Ru and Re promoters on Co-CoO<sub>x </sub>catalysts supported on γ-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>, TiO<sub>2</sub> and SiC were investigated to improve the understanding of the role of promoters of the active phase of Co-CoO<sub>x</sub>-Ru and Co-CoO<sub>x</sub>-Re. The influence of promoter addition on the composition and activity of the catalysts was characterized by several methods, such as H<sub>2</sub>-TPR, XPS, chemisorption and TEM. Furthermore, the role of support and metal-support interaction was especially studied and different support materials were compared.</p><p class="1Body">Based on the results, addition of promoter metals (Ru or Re) will most likely improve catalytic activity of Co/γ-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>, Co/TiO<sub>2</sub> and Co/SiC catalysts by increasing the active metal surface available for chemical reaction and by decreasing the size of the metallic nanoparticles. These changes in the catalytic activity were also associated with the changes in the ratio of metal and metal oxide phases in the surface composition as observed by XPS. Promoter metals also decreased the reduction temperatures needed for the reduction of Co<sub>3</sub>O<sub>4</sub> to CoO and further to metallic cobalt. Significant decrease in reduction temperature was observed especially when ruthenium was used as the promoter.</p>

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 seuil0,004

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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