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Enregistrement W2328183251 · doi:10.1021/ie5034705

Catalytic Steam Reforming of Aqueous Phase of Bio-Oil over Ni-Based Alumina-Supported Catalysts

2014· article· en· W2328183251 sur OpenAlexafffund
Fakhry Seyedeyn‐Azad, Jalal Abedi, Saeed Sampouri

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgriculture Funding ConsortiumUniversity of Calgary
Mots-clésCatalysisYield (engineering)Aqueous solutionNickelAqueous two-phase systemHydrogenHydrogen productionChemical engineeringChemistryMaterials scienceNuclear chemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Production of hydrogen (H 2 ) from catalytic steam reforming of the aqueous phase of bio-oil was investigated in a fixed bed tubular flow reactor over nickel-based alumina-supported catalysts promoted with magnesia (Ni-MgO/Al 2 O 3 ). The effects of time, amount of Ni, preparation condition, and initial bio-oil to water ratio on the yield of various outlet gases including hydrogen was investigated at 850 °C, and the outlet gas distributions were obtained. The average H 2 yield was very low with a maximum of 30% over the alumina support when the aqueous phase of the bio-oil at a bio-oil to water ratio of 1 was employed. The hydrogen yield nearly doubled with the addition of 12.8% nickel and 33.3% magnesia for the three bio-oil aqueous phase samples at various bio-oil to water ratios. This effect was more pronounced in the aqueous bio-oil phases with greater water content. On the contrary, the effect of the preparation method on H 2 yield was more pronounced in the aqueous phase samples with lower water content. Among the catalysts tested, the highest H 2 yield (61%) was achieved over Ni-MgO/Al 2 O 3 -3 with the aqueous phase of bio-oil with a bio-oil to water ratio of 1/1, indicating that a greater bio-oil to water ratio does not necessarily provide greater H 2 yield.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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