NO reduction by CO over iron‐based catalysts supported by activated semi‐coke
Notice bibliographique
Résumé
Activated semi‐coke was developed and loaded by iron species and other assistant metals (Co, La, and Ce) using a hydrothermal method to obtain the abatement of NOx emissions from power plants and then used for NO removal by CO. These catalysts were systematically characterized by N2 physisorption, scanning electron microscopy, X‐ray diffraction, X‐ray photoelectron spectroscopy, in situ diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy (DRIFTS), and the activity of NOx reduction. The results showed that the activated semi‐coke that was loaded by Fe species could achieve an excellent NOx conversion of 96.5 % at 350 °C with 0.2 g/g (20 wt%) of the precursor content (catalyst denoted as Fe20/ASC). This was ascribed to higher amounts of surface Fe3+ and chemisorbed oxygen. Furthermore, Co was the best promoter among Co, La, and Ce. This enhancement was attributed to the increase of the specific surface area and chemisorbed oxygen, as well as the formation of CoFe2O4. The synergistic effect between Fe and Co species was beneficial for the formation of oxygen vacancies, which could promote the adsorption and dissociation of NO. The in situ DRIFTS results indicated that the reaction for NOx removal by CO over activated semi‐coke supported catalysts mainly occurred between coordinated nitrates/nitryls and the adsorbed COx species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».