Characterization and Activity of ZrO<sub>2</sub> Doped SBA-15 Supported NiMo Catalysts for HDS and HDN of Bitumen Derived Heavy Gas Oil
Notice bibliographique
Résumé
Gas-oil obtained from bitumen contains a significant amount of impurities, which are difficult to remove using a conventional alumina supported hydrotreating catalyst. Innumerable studies have been carried out to develop a highly effective hydrotreating catalyst, and among all utilizing more advanced support is considered as a better alternative. Recently, SBA-15 has received importance as a catalyst support because of its excellent textural properties. However, SBA-15 lacks surface acidity and provides very low metal–support interaction. By modifying SBA-15 with zirconia, an optimum level of surface acidity and Si–Mo interaction can be achieved. Also, by doping zirconia with SBA-15, the textural properties of zirconia can be improved. Hence, a synergistic effect can be obtained while incorporating zirconia onto SBA-15, and the resulting material Zr-SBA-15 can be used as an effective support for a hydrotreating catalyst. Zr-SBA-15 supports were prepared by the post synthesis and the direct synthesis method. Zr-SBA-15 supported NiMo catalysts were prepared by an incipient wetness impregnation technique. Catalysts and supports were characterized by SAXS, BET, XRD, TEM, SEM, ICP-MS, FTIR, and Raman spectroscopy methods. Characterization of support confirmed that the zirconia was successfully incorporated in a mesoporous SBA-15 structure without significantly changing the textural properties of SBA-15. The performance of the Zr-SBA-15 supported NiMo catalysts was evaluated based on hydrodesulfurization and hydrodenitrogenation activities exhibited during hydrotreating of heavy gas oil derived from Athabasca bitumen. The comparison of catalytic activities shows that the NiMo catalysts supported on Zr-SBA-15 exhibited a higher hydrotreating activity compared to γ-Al 2 O 3 and SBA-15 supported catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».