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Enregistrement W2979011400 · doi:10.1002/cjce.23656

Ru‐Pt catalysts supported on Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> and SiO<sub>2</sub>─Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> for the selective ring opening of naphthenes

2019· article· en· W2979011400 sur OpenAlexvenueno aff
María A. Vicerich, Viviana M. Benítez, María A. Sánchez, Catherine Especel, Florence Epron, Carlos L. Pieck

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisDehydrogenationDecalinIsomerizationCyclohexaneInorganic chemistryHydrogenolysisLewis acids and basesChemistryPyridineBrønsted–Lowry acid–base theorySelectivityDesorptionRing (chemistry)Thermal desorption spectroscopyAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alumina and silica‐alumina supported Ru‐Pt catalysts were evaluated for the ring opening of naphthenes. Pt, Ru, and Ru‐Pt catalysts were prepared by the impregnation of inorganic precursors over γ‐alumina and silica‐alumina supports. The catalysts were evaluated by temperature programmed reduction (TPR), pyridine temperature programmed desorption (TPD), CO‐FTIR, and by test reactions of 33DM1B isomerization, cyclohexane dehydrogenation, cyclopentane hydrogenolysis, and the ring opening of decalin. The strong interaction between the metals (Pt‐Ru) was attributed to their reductions occurring simultaneously. The acidity and strength of the acid sites of the monometallic Ru catalyst were higher than those of the monometallic Pt catalyst. The total acidity (Lewis and Brønsted) and the strength of the acid sites were higher for the silica‐alumina supported catalysts. The silica‐alumina catalysts had 10 times more Brønsted acidity than the γ‐alumina ones and an increased activity and selectivity to decalin ring opening products. Supported monometallic Ru had the best performance for the ring opening reaction.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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