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Enregistrement W2591425530 · doi:10.3390/catal7020069

Effect of CO Concentration on the α-Value of Plasma-Synthesized Co/C Catalyst in Fischer-Tropsch Synthesis

2017· article· en· W2591425530 sur OpenAlexaff
James Aluha, Yongfeng Hu, Nicolas Abatzoglou

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)Université de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFischer–Tropsch processSyngasCatalysisSpace velocityHydrocarbonChemistryIsothermal processSelectivityWaxDiesel fuelMolar ratioCobaltNuclear chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A plasma-synthesized cobalt catalyst supported on carbon (Co/C) was tested for Fischer-Tropsch synthesis (FTS) in a 3-phase continuously-stirred tank slurry reactor (3-φ-CSTSR) operated isothermally at 220 °C (493 K), and 2 MPa pressure. Initial syngas feed stream of H2:CO ratio = 2 with molar composition of 0.6 L/L (60 vol %) H2 and 0.3 L/L (30 vol %) CO, balanced in 0.1 L/L (10 vol %) Ar was used, flowing at hourly space velocity (GHSV) of 3600 cm3·h−1·g−1 of catalyst. Similarly, other syngas feed compositions of H2:CO ratio = 1.5 and 1.0 were used. Results showed ~40% CO conversion with early catalyst selectivity inclined towards formation of gasoline (C4–C12) and diesel (C13–C20) fractions. With prolonged time-on-stream (TOS), catalyst selectivity escalated towards the heavier molecular-weight fractions such as waxes (C21+). The catalyst’s α-value, which signifies the probability of the hydrocarbon chain growth was empirically determined to be in the range of 0.85–0.87 (at H2:CO ratio = 2), demonstrating prevalence of the hydrocarbon-chain propagation, with particular predisposition for wax production. The inhibiting CO effect towards FTS was noted at molar H2:CO ratio of 1.0 and 1.5, giving only ~10% and ~20% CO conversion respectively, although with a high α-value of 0.93 in both cases, which showed predominant production of the heavier molecular weight fractions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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