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Enregistrement W2624977041 · doi:10.1002/slct.201700851

Dispersed Ni and Co Promoted MoS <sub>2</sub>  Catalysts with Magnetic Greigite as a Core: Performance and Stability in Hydrodesulfurization

2017· article· en· W2624977041 sur OpenAlexafffund
Seyyedmajid Sharifvaghefi, Ying Zheng

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésHydrodesulfurizationDibenzothiopheneGreigiteFlue-gas desulfurizationCobaltChemical engineeringCatalysisChemistryMaterials scienceMagnetiteInorganic chemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Core‐shell composites MoS 2 /Fe 3 S 4 , CoMoS/Fe 3 S 4 , NiMoS/Fe 3 S 4 with greigite as the core were synthesized and compared to MoS 2 /Fe 3 O 4 for hydrodesulfurization (HDS). The composites with a greigite core were found to have higher hydrogenation (HYD) selectivity in HDS of dibenzothiophene (DBT) compared to the one with a magnetite core and showed higher stability during different cycles of DBT HDS test. Cobalt and Nickel as a promoter are uniformly dispersed over MoS 2 and decorated on the layer‐structured MoS 2 . NiMoS/Fe 3 S 4 showed the highest activity in the hydrodesulfurization of DBT and 4,6‐Dimethyldibenzothiophene (4,6‐DMDBT) followed by CoMoS/Fe 3 S 4 and MoS 2 /Fe 3 S 4 . For the promoted catalysts, the direct desulfurization (DDS) pathway was found to be more selectively enhanced than the HYD route in HDS of DBT. HYD pathway was the dominant route in HDS of 4,6‐dimethyldibenzothiophene (4,6‐DMDBT). Moreover, they have high stability, and the magnetic properties associated with these nano‐composites makes them an excellent choice for hydroprocessing of heavy petroleum oils in slurry reactors as they can be easily separated and reused.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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