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Enregistrement W2984220203 · doi:10.3390/catal9110922

Atomic Layer Deposition ZnO Over-Coated Cu/SiO2 Catalysts for Methanol Synthesis from CO2 Hydrogenation

2019· article· en· W2984220203 sur OpenAlexafffund
Jinglin Gao, Philip Boahene, Yongfeng Hu, Ajay K. Dalai, Hui Wang

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésCatalysisXANESMethanolChemisorptionAtomic layer depositionMaterials scienceAdsorptionAtomic layer epitaxyExtended X-ray absorption fine structureChemical engineeringInorganic chemistryTemperature-programmed reductionLayer (electronics)ChemistryAbsorption spectroscopyNanotechnologySpectroscopyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cu-ZnO-based catalysts are of importance for CO2 utilization to synthesize methanol. However, the mechanisms of CO2 activation, the split of the C=O double bond, and the formation of C-H and O-H bonds are still debatable. To understand this mechanism and to improve the selectivity of methanol formation, the combination of strong electronic adsorption (SEA) and atomic layer deposition (ALD) was used to form catalysts with Cu nanoparticles surrounded by a non-uniform ZnO layer, uniform atomic layer of ZnO, or multiple layers of ZnO on porous SiO2. N2 adsorption, H2 temperature-programmed reduction (H2-TPR) X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscope (TEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), CO-chemisorption, CO2 temperature-programmed desorption (CO2-TPD), X-ray adsorption near edge structure (XANES), and extended X-ray absorption fine structure (EXAFS) were used to characterize the catalysts. The catalyst activity was correlated to the number of metallic sites. The catalyst of 5 wt% Cu over-coated with a single atomic layer of ZnO exhibited higher methanol selectivity. This catalyst has comparatively more metallic sites (smaller Cu particles with good distribution) and basic site (uniform ZnO layer) formation, and a stronger interaction between them, which provided necessary synergy for the CO2 activation and hydrogenation to form methanol.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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