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Enregistrement W2804191652 · doi:10.1021/acs.iecr.8b01338

Kinetics of Low-Temperature Methane Oxidation over SiO<sub>2</sub>-Encapsulated Bimetallic Pd–Pt Nanoparticles

2018· article· en· W2804191652 sur OpenAlexafffund
Amir Hossein Habibi, Natalia Semagina, Robert E. Hayes

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBimetallic stripMethaneCatalysisChemistryChemical engineeringAtmospheric temperature rangeOxygenCatalytic combustionAnaerobic oxidation of methaneCombustionInorganic chemistryOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A kinetic study of lean methane combustion on a silica-encapsulated bimetallic Pd–Pt (1:1 molar ratio) catalyst at varying methane concentrations and temperatures and in the absence/presence of added water is presented. With dry feed, the kinetic behavior of the bimetallic catalyst is correlated using a previously reported rate expression that is first order in methane and negative one order in water. The model does not adequately correlate the conversion of wet lean CH4 combustion in the temperature range of 550 to 750 K. For wet conditions, an alternative mechanism is suggested that is based on the previous experimental observations of the prevailing chemical state of Pd in wet feed, the ability of Pt to activate methane in oxygen-deficient atmospheres, and the inhibitory effect of water on the support-mediated oxygen exchange. The corresponding rate expression successfully predicts the activity of the silica-encapsulated Pd–Pt catalyst with wet feed (5 vol % water) in the temperature range of 550 to 750 K. The study also evaluates the internal mass transfer across the silica shell. It is shown that for the catalysts used here, the diffusion resistance across the shell is negligibly small.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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