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Enregistrement W2986795513 · doi:10.1002/cjce.23678

AuPd bimetal immobilized on amine‐functionalized SBA‐15 for hydrogen generation from formic acid: The effect of the ratio of toluene to DMF

2019· article· en· W2986795513 sur OpenAlexvenueno aff
Mo Liu, Qiulin Zhang, Yuzhen Shi, Huimin Wang, Guangcheng Wei, Tengxiang Zhang, Haiyang Sun, Jifeng Wang, Yaqing Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFormic acidBimetalAmine gas treatingTolueneCatalysisChemistryNuclear chemistryHydrogenInorganic chemistryPolymer chemistryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The volume ratio of toluene to N,N‐dimethylformamide (DMF) was adjusted during the amine functionalization of SBA‐15 to change the amine content of SBA‐15. XPS, FTIR, and TGA analyses indicated that under the experimental synthetic conditions the number of amine groups varies with the ratio of toluene/DMF, and the highest content of amine could be obtained with a volume ratio of toluene/DMF = 3:2. The hydrogen production experiment of formic acid decomposition showed that the hydrogen production efficiency over the Au‐Pd‐SBA‐15‐NH 2 catalysts increased with the increase in the surface amine content of the Au‐Pd‐SBA‐15‐NH 2 . The optimal Au‐Pd‐SBA‐15‐NH 2 ‐TD (toluene/DMF = 3:2) catalyst proved to have the smallest Au‐Pd bimetal nanoparticle size and exhibited a turnover frequency (TOF) = 631 hours −1 and an activation energy (Ea) = 20.8 kJ · mol −1 at 25°C. The catalytic performance of hydrogen generation from the formic acid was improved due to the synergistic effect between the amine‐functionalized SBA‐15 and the Au‐Pd bimetal (metal‐support interactions).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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