Steam reforming of tar model compounds over ni supported on CeO<sub>2</sub>and mayenite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ni‐CeO2, Ni/Co‐CeO2, and Ni‐Ca12Al14O33were synthesized by the auto‐combustion method and tested as catalysts in the steam reforming of tar model compounds in a fixed bed reactor. Toluene, phenol, andn‐heptane were chosen as representative of the different classes of organic compounds that can be found in tar. The catalysts were characterized by X‐ray diffraction (XRD) and temperature‐programmed reduction (TPR). From XRD analysis it was observed in all the synthesized catalysts the presence of two phases, NiO and CeO2or Ca12Al14O33. A stronger interaction of NiO with mayenite structure, compared to that of NiO with CeO2, was also shown by TPR analysis. The best performances in terms of conversion and stability were obtained when Ni supported on mayenite was used, confirming the higher redox properties of this support that confers to the catalyst a better resistance to deactivation by carbon deposition. The lower performances observed for Ni supported on CeO2in terms of conversion and activity were substantially improved by partial substitution of Ni with Co, confirming its ability to increase the Ni catalytic activity and to enhance the reforming of oxygenated species. The apparent kinetic parameters calculated for all the catalysts and the model compounds confirm the obtained experimental results.
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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 ».