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Enregistrement W2797945086 · doi:10.1002/cctc.201800327

How do Core–Shell Structure Features Impact on the Activity/Stability of the Co‐based Catalyst in Dry Reforming of Methane?

2018· article· en· W2797945086 sur OpenAlexaff
Yijun Pang, Aihua Zhong, Zhijia Xu, Lingli Gu, Xinzhen Feng, Weijie Ji, Chak‐Tong Au

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisX-ray photoelectron spectroscopyCarbon dioxide reformingMethaneParticle sizeChemical engineeringChemistryMaterials scienceParticle (ecology)SyngasPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dry reforming of methane has been systematically investigated over a series of x‐Co@SiO2‐y catalysts where x is the Co particle size ranging from 11.1 to 121.3 nm while y denotes the silica shell thickness ranging from 6.0 to 21.9 nm. Various techniques including TEM, XRD, H2‐TPR/‐TPD, XPS, BET, O2‐TPO, TG, and H2‐TPSR‐MS were employed to characterize physicochemical properties of catalysts. H2‐TPR and XPS results indicate that the core–shell interaction is dependent on the core size: the smaller the Co particle size is; the stronger the core–shell interaction. The investigations employing H2‐TRSR‐MS and XPS on the spent catalysts demonstrated that a fraction of metallic Co was re‐oxidized on a large‐core catalyst such as 121.3‐Co@SiO2‐72.2 during the reaction, and such oxidation leads to lower catalytic activity and stability. O2‐TPO results indicated that the catalyst with smaller core size caused significant coking. TG analysis together with TEM investigation on the used samples suggested that carbon deposition is notably core‐size‐dependent and responsible for deactivation of the small‐core catalyst. Among various core–shell structured catalysts, 27.8‐Co@SiO2‐14.3 showed superior activity and durability, owing to the well‐balanced property between coking and anti‐oxidation of Co cores.

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 seuil0,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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