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Enregistrement W2301885296 · doi:10.1002/ceat.201500639

Palladium Supported on Carbon Nanotubes for Methane Catalytic Oxidation

2016· article· en· W2301885296 sur OpenAlexfundno aff
Xiuhui Gao, Sheng Wang, Diannan Gao, Zhiping Chen, Weigang Liu, Mingzhe Wang, Shudong Wang

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaOntario Council on Graduate Studies, Council of Ontario Universities
Mots-clésCatalysisCarbon nanotubePalladiumMethaneDispersion (optics)Anaerobic oxidation of methaneChemical engineeringRedoxCarbon fibersOxygenMaterials scienceInorganic chemistryChemistryNanotechnologyComposite materialOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A series of palladium/multi‐walled carbon nanotube (Pd/MWCNT) catalysts were prepared for the total oxidation of methane. Their morphologies, thermal stabilities and redox properties were investigated using different analytical techniques. Their textural properties were also measured by the Brunauer‐Emmett‐Teller method. On this basis, the catalytic behaviors were tailored by pretreating with mixed acid solutions and changing the MWCNT diameters. The results show that higher MWCNT diameters improved the Pd dispersion and enhanced the catalytic properties of the Pd/MWCNT. A proper ratio of HNO3 to H2SO4 can provide moderately active sites such as oxygen‐containing groups (OCG) and defects, on which the Pd precursor can be attached or anchored. Excessive H2SO4 will deteriorate the carbon framework and lower the frequency of OCG decorated on the outer surface of the MWCNT. As a result, the activity of the Pd/MWCNT catalysts for methane oxidation is suppressed.

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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