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Enregistrement W2795067577 · doi:10.1002/cjce.23210

Steam catalytic cracking of coal tar over iron‐containing mixed metal oxides

2018· article· en· W2795067577 sur OpenAlexvenueno aff
Tingting Wang, Yang Li, Lijun Jin, Dechao Wang, Haoquan Hu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixed oxideFluid catalytic crackingtar (computing)Materials scienceCatalysisInorganic chemistryIron oxideCobaltMetalOxideChemistryMetallurgyChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam catalytic cracking is deemed as a promising method for the catalytic cracking of coal tar. In this study, a serial of iron‐containing mixed metal oxides including ceria, zirconia, alumina, cobalt, nickel, and barium oxides were prepared for steam catalytic cracking of coal tar and characterized by N 2 adsorption‐desorption, X‐ray diffraction, H 2 temperature programmed reduction, and Raman spectroscopy, respectively. It was found that the specific surface area and pore volume increase while the crystal size decreases when Fe 2 O 3 was doped with the investigated metal oxides. Among these, iron‐alumina mixed oxide (FeAl) shows the highest specific surface area and pore volume. The H 2 ‐TPR analysis indicated that most of the mixed metal oxides have lower reduction temperature, especially for iron‐ceria mixed oxide (FeCe). The reduction temperature of FeCe is around 500 °C, and its reduction peak shifts to a lower temperature and becomes narrower as compared to other iron‐containing mixed metal oxides. The steam catalytic cracking of coal tar at 550 °C showed that the light tar content (below 360 °C) over FeCe, FeCo, and FeAl are 68.5, 67.0, and 66.5 %, respectively. The increase of CO 2 and H 2 over iron‐containing mixed metal oxides suggested that oxygen species from iron‐containing mixed metal oxides and steam could participate in the steam catalytic cracking of coal tar.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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