NiNbO catalyst deposited on anodized aluminum monoliths for the oxidative dehydrogenation of ethane
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aluminum monoliths were used as substrates to prepare structured catalysts. A rough alumina layer was generated on the surface of the substrates by anodizing followed by hydrothermal treatments. The dip‐coating technique was used for coating the monolithic substrates. Aqueous suspensions with 0.15 and 0.30 g/g of Ni‐Nb mixed oxides catalysts were prepared for that purpose. Colloidal SiO2 was added as a binder in order to obtain homogeneous and adherent coatings. The samples were characterized by SEM, TPR, XPS, XRD, and N2 adsorption and tested in the oxidative dehydrogenation (ODH) of ethane to ethylene. The silica particles produced a drop in catalytic activity without affecting ethylene selectivity. The former effect was attributed mainly to a decrease in surface nickel concentration and an increase in reduction temperature. The presence of anodized aluminum substrates in the reaction environment did not have a significant influence on catalytic activity and product distribution, as observed for the coated monoliths used in this work, thus being a useful material to prepare structured catalysts for low‐temperature ethane ODH.
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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) | 0,001 | 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 ».