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Enregistrement W2806023931 · doi:10.1002/cjce.23255

Removal of elemental mercury by Ce and Co modified MCM‐41 catalyst from simulated flue gas

2018· article· en· W2806023931 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaopeng Zhang, Bojian Tan, Jinxin Wang, Hang Zhang, Chengfeng Li, Gaohong He

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisFlue gasCrystallinityMCM-41Dispersion (optics)Mesoporous materialChemical engineeringMass transferChemistryMaterials scienceBET theorySpecific surface areaInorganic chemistryOrganic chemistryChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Co and Ce based catalysts have been proven to possess a high Hg0 removal efficiency. However, these catalysts have a low dispersion of active components and low mass transfer rate, which limits their catalytic activity. MCM‐41 has a large surface area and a highly ordered mesoporous structure, which can improve the dispersion of Co and Ce, resulting in a high mass transfer rate. In this paper, different amounts of Co and Ce were loaded on MCM‐41 to synthesize Cox‐Cex/MCM‐41. The characteristic results of the catalyst showed that catalysts with a lower Co and Ce loading amount had a high dispersion and a low crystallinity, leading to more activity sites on the catalyst surface. Hence, the Hg0 removal efficiency of the catalysts first increased with the increase of the Co and Ce loading amount. However, with the further increase of the Co and Ce loading amount, the crystallinity of the catalysts increased, which might cause the blockage of the pores and the decrease of BET surface areas, leading to a low Hg0 removal efficiency. Along with the factors mentioned above, Co0.15‐Ce0.15/MCM‐41 had the best catalytic activity, which showed above 85 % Hg0 removal efficiency in the temperature range of 200–300 °C at 180 000 h−1. Flue gas components had different effects on catalytic activity. O2 and NO could promote, but H2O and SO2 inhibit the Hg0 removal efficiency. The simulated flue gas of 300 ppm SO2, 400 ppm NO, 6 % H2O, and 5 % O2 have serious effects on catalytic activity leading to a lower Hg0 removal efficiency of 20 % for Co0.15‐Ce0.15/MCM‐4.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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