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Enregistrement W2809277978 · doi:10.1002/cjce.23259

Activation and deactivation scenarios in a plasma‐synthesized Co/C catalyst for Fischer‐Tropsch synthesis

2018· article· en· W2809277978 sur OpenAlexaffvenue
James Aluha, Nicolas Abatzoglou

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisFischer–Tropsch processSqualaneChemistrySpace velocityCobaltPhase (matter)Nuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringChromatographyInorganic chemistryOrganic chemistrySelectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A carbon‐supported cobalt nano‐catalyst (Co/C) synthesized through plasma was tested for Fischer‐Tropsch activity. Catalyst deactivation and activation protocols studied included in situ sample pre‐treatment at 673 K in gas flowing at the rate of 250 cm 3 · min −1 in: (a) H 2 only, (b) CO only, and (c) CO followed by H 2 , with each cycle lasting 24 h. The so‐treated catalyst samples were then tested for FTS activity for over 50 h of time‐on‐stream (TOS), at 2.2 MPa pressure and 493 or 518 K temperature in a 3‐phase continuously‐stirred tank slurry reactor (3‐φ‐CSTSR) using squalane (C 30 H 62 ) as the carrier liquid phase. The feed gas composition of molar H 2 :CO = 1.7 comprising 50 % H 2 , 30 % CO, and 10 % CO 2 balanced in Ar for mass balance determination, flowing at a gas hourly space velocity (GHSV) of 3360 cm 3 · h −1 · g −1 of catalyst. Fresh catalysts and those reduced by CO‐only were completely inactive at 493 K and initial inactivity was attributed to the excessive C matrix formed around the metal nanoparticles during catalyst synthesis. The sample that was reduced by H 2 only was the most active, although it showed the fastest declining activity due to cumulative high H 2 O vapour pressure in the FTS reactor, while the sample pre‐treated in both CO and H 2 demonstrated a higher degree of stability with TOS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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