Tungsten effect over co-hydrotalcite catalysts to produce hydrogen from bio-ethanol
Notice bibliographique
Résumé
A great stabilization effect of tungsten over the Co-hydrotalcite catalysts to produce H2 from ethanol in steam reforming was found. The catalysts were characterized by N2 physisorption (BET area), X-ray diffraction, Infrared ,Raman and UV-vis spectroscopies. Catalytic evaluations were performed in a fixed bed reactor using a water/ethanol mol ratio of 4, at 450°C, and the W concentration stud- ied was from 0.5 to 3 wt%. As W concentration increases, the intensity of crystalline reflections of the Co-hydrotalcite catalysts decreases. There were found porous with the shape of parallel layers with a monomodal mesoporous distribution. Superficial chemical groups as: -OH, H2O, Al-OH, Mg-OH, W-O-W and CO32- were found by infrared spectroscopy. Catalyst with low amounts of W (1%) showed both, the highest H2 production and the best catalytic stability. The smallest pore volume of this catalyst could be related with long residence times of ethanol in the pores. Tungsten promoted the conversion for the Co-hydrotalcite catalysts. The reaction products were: H2, CO2, CH3CHO, CH4 and C2H4 and the catalysts did not produce CO.
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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 ».