Heterogeneous catalyst design: Zoned and layered catalysts in diesel vehicle aftertreatment monolith reactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There have been ongoing research efforts focused on layering or zoning different washcoats/active metals on the catalysts constituting diesel aftertreatment systems: the diesel oxidation catalyst (DOC), the selective catalytic reduction (SCR) catalyst, the lean NOXtrap (LNT), the ammonia slip catalyst (ASC), and the diesel particulate filter (DPF). This review paper aims to shed insight into the state‐of‐the‐art research on catalyst design in this area and how these catalyst designs may evolve to tackle engine emission reductions in the future. First, we discuss the motivation for zoning or layering catalysts and pioneering work on three‐way catalyst (TWC) design for reducing gasoline engine emissions; then, we focus on the catalytic systems used for diesel exhaust aftertreatment. The configuration of the aftertreatment systems for diesel engines generally consist of an oxidation catalyst for hydrocarbon (HC), CO, and NO oxidation (over the DOC), a NOXreduction catalyst (over one or combined SCR/LNT/ASC catalysts), and a particulate matter (PM) filter (using a DPF). The research to date consistently demonstrates that zoning and layering catalyst regions leads to improved performance and/or smaller system volumes required.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».