Evaluation of the Catalytic Activity of Various 5Ni/Ce<sub>0.5</sub>Zr<sub>0.33</sub>M<sub>0.17</sub>O<sub>2-δ</sub> Catalysts for Hydrogen Production by the Steam Reforming of a Mixture of Oxygenated Hydrocarbons
Notice bibliographique
Résumé
A portfolio of nickel-based catalysts with nominal composition 5Ni/Ce 0.5 Zr 0.33 M 0.17 O 2-δ [where M is the promoter element(s) selected from Mg, Ca, Y, La, CaMg, or Gd] was prepared and examined for their catalyst activity for the steam reforming of an equimolar liquid mixture of six oxygenated hydrocarbons (ethanol, 1-propanol, 1-butanol, lactic acid, ethylene glycol, and glycerol) at different temperatures in the range of 500–700 °C at atmospheric pressure in a packed-bed tubular reactor (PBTR). The Ce 0.5 Zr 0.33 M 0.17 O 2-δ supports were prepared by a surfactant-assisted route. Nickel was impregnated over the supports by the wet-impregnation method. The physicochemical and textural characteristics of the catalysts were evaluated by means of various characterization techniques. Among the portfolio of catalysts evaluated, the ones containing Ca, CaMg, Mg, or Gd promoter exhibited steady activity at all of the temperatures evaluated. To deconvolute the thermal effect from the catalytic effect, a number of thermal noncatalytic experiments were conducted in the absence of any catalyst at different temperatures (450–700 °C). Correlations have also been established between the catalytic performance and catalyst characteristics to identify the parameters that influence the catalytic behavior, which could aid in catalyst improvement. It was found that catalytic activity increased with an increase in the active metal reducibility, ratio of pore volume/surface area (PV/SA), and active metal dispersion but decreased with an increase in the carbon propensity factor (CPF).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».