Reduction Kinetics of Perovskite-Based Oxygen Carriers for Chemical Looping Combustion
Notice bibliographique
Résumé
LaMnO 3 and LaMnO 3 @mSiO 2 oxygen carriers were studied in a mini-fluidized bed reactor for chemical looping combustion, and their reduction behavior was first simulated using the following two classical kinetic models: the nucleation and nuclei growth model (NNGM) and the unreacted shrinking-core model. Furthermore, another model designated as the oxygen ions diffusion model was derived by assuming oxygen ion diffusion as the rate-limiting step for the reduction of both oxygen carriers. These materials were characterized using XRD for phase identification, BET for determination of specific surface area, pore volume and pore size distribution, SEM and TEM for morphology, particle size and shell thickness determination, H 2 -TPR and TPD-O 2 for oxido–reduction properties analysis. H 2 -TPR results of LaMnO 3 @mSiO 2 core–shell structured material indicated that the reduction of Mn 3+ into Mn 2+ is more difficult than in LaMnO 3 as the low-temperature reduction peak was shifted to a higher temperature. Both carriers exhibited high reactivity toward methane combustion during repeated reduction–oxidation cycles. It was found that both NNGM and the shrinking-core model yielded poor fits of the kinetic data. The determined activation energies ( E a ) by NNGM for reduction of LaMnO 3 and LaMnO 3 @mSiO 2 are 23 and 57 kJ/mol, respectively. The higher value of E a for LaMnO 3 @mSiO 2 reflects the increased difficulty of perovskite phase reduction which was also indicated by H 2 -TPR results. This result was also observed using the oxygen ions diffusion model (diffusivity activation energy was found higher for LaMnO 3 @mSiO 2 ). The diffusion coefficients of oxygen obtained as adjustable parameters in this case show realistic values, thus adding credibility to the oxygen ions diffusion model.
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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 ».