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Enregistrement W2602776481 · doi:10.1002/cjce.22840

High catalytic efficiency of <scp>Pd</scp> nanoparticles immobilized on <scp>TiO</scp><sub>2</sub> nanorods‐coated ceramic membranes

2017· article· en· W2602776481 sur OpenAlexvenueno aff
Shuai Zhang, Hong Jiang, Yefei Liu, Rizhi Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanorodNanoparticleCeramicMaterials scienceMembraneCatalysisChemical engineeringCeramic membraneLeaching (pedology)Hydrothermal circulationNanotechnologyComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we designed and constructed an efficient and reusable membrane catalyst by loading palladium (Pd) nanoparticles on TiO 2 nanorods (NRs)‐coated ceramic membrane. The morphology and structure analysis show that the TiO 2 NRs with a width of 200 nm–1000 nm and a length of about 4000 nm can be successfully synthesized on the ceramic membrane by a two‐step hydrothermal method. The Pd nanoparticles with an average particle size of 4 nm can be uniformly distributed on the TiO 2 NRs‐coated ceramic membrane. The catalytic performance evaluation highlights that higher catalytic activity and stability are observed for the Pd nanoparticles immobilized on the TiO 2 NRs‐coated ceramic membrane compared to the ones loaded on the unmodified ceramic membrane in the liquid‐phase p ‐nitrophenol hydrogenation. The TiO 2 NRs can provide more areas for the deposition of Pd nanoparticles, and then more Pd nanoparticles with better dispersion can be loaded on the membrane, leading to superior catalytic activity. The interaction between Pd nanoparticles and TiO 2 provides less leaching of Pd nanoparticles and higher catalytic stability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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