Investigation of Ni/SiO2 Fiber Catalysts Prepared by Different Methods on Hydrogen production from Ethanol Steam Reforming
Notice bibliographique
Résumé
Ni/SiO2 (Ni/SF) catalysts were prepared by electrospinning of the SF followed by impregnation. The performance of the Ni/SF catalysts for hydrogen production from ethanol steam reforming at various conditions was investigated in comparison with a conventional Ni/silica porous (Ni/SP) catalyst. The influence of the Ni/SF catalyst preparation methods on the catalytic activity and stability in ethanol steam reforming was also studied. The catalysts were prepared by three different preparation techniques: impregnation (IM), deposition precipitation (DP) and strong electrostatic adsorption (SEA). The Ni/SF catalyst exhibited higher performances and stability than the Ni/SP catalyst. The H2 yields of 55% and 47% were achieved at 600 °C using the Ni/SF and Ni/SP catalysts, respectively. The preparation methods had a significant effect on the catalytic activity and stability of the Ni/SF catalyst, where that prepared by the SEA method had a smaller Ni particle size and higher dispersion, and also exhibited the highest catalytic activity and stability compared to the Ni/SF catalysts prepared by IM and DP methods. The maximum H2 yield produced from the catalyst prepared by SEA was 65%, while that from the catalysts prepared by DP and IM were 60% and 55%, respectively, under the same conditions. The activity of the fiber catalysts prepared by SEA, DP and IM remained almost constant at all times during a 16 h stability test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».