Performance of Low‐temperature SCR of NO with NH<sub>3</sub> over MnO<i>x</i>/Ti‐based catalysts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The effects of Mn loadings and precursors, catalyst preparation methods, incineration durations and temperatures, and the addition of Co and Ce on NO‐reduction efficiency and selectivity (N2O formation) during the preparation of MnOx/Ti‐based catalysts were studied by micropore‐size analysis (XRD, XPS, SEM, and FTIR), while considering changeable parameters. Meanwhile, the performance of low‐temperature SCR of NO with NH3 over the designed catalysts was tested under various gas hourly space velocities (GHSVs), NH3/NO molar ratios, and contents of NO, NH3, O2, H2O, and SO2 in a lab‐scale reactor. Overall, the Mn(0.3)Ce(0.1)/Ti catalyst, which had high NO‐reduction efficiency and selectivity (low N2O formation), was recommended, with the following preparation methods: ultrasonic impregnation; manganese acetate precursor; and incineration at 500 °C. Appropriate textural properties (high surface area and small pore and crystallite sizes), well‐dispersed amorphous manganese (rather than crystalline) on the anatase surface (rather than rutile), abundant active sites, and long residence time are essential for high NO‐reduction efficiency. In practice, NO‐reduction efficiency decreased with increasing GHSV and the NH3 and NO contents; however, it initially increased and then became saturated with an increasing NH3/NO molar ratio and O2 content. Water deactivated the catalyst to a recoverable state, whereas SO2 resulted in unrecoverable deactivation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».