Co‐doped ZnO thin films grown by pulsed electron beam ablation as model nano‐catalysts in fischer‐tropsch synthesis
Notice bibliographique
Résumé
A single‐step deposition of cobalt‐doped zinc oxide (Co‐ZnO) thin film nano‐composites on three different crystalline substrates, viz., Al2O3 (c‐sapphire), silicon (100) (Si), and SiO2 (quartz) is reported, using pulsed electron beam ablation (PEBA). The results indicate that the type of substrate has no effect on Co‐ZnO films stoichiometry, morphology, microstructure, and film thickness. The findings show the presence of hexagonal close‐packed metallic Co whose content increases in the films deposited on Al2O3 and Si substrates relatively to SiO2 substrate. The potential of the films as model nano‐catalysts has been evaluated in the context of the Fischer‐Tropsch (FT) process. Fuel fractions, which have been observed in FT liquid products, are rich in diesel and waxes. Specifically, Co‐ZnO/Al2O3 nano‐catalyst shows a selectivity of ∼4%, 31%, and 65% towards gasoline, diesel, and waxes, respectively, while Co‐ZnO/SiO2 nano‐catalyst shows a selectivity of ∼12%, 51%, and 37%, for gasoline, diesel, and waxes, respectively. © 2018 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 64: 3332–3340, 2018
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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) | 0,000 | 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 ».