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Enregistrement W3011585237 · doi:10.1139/cjc-2019-0462

Investigation on the stability of copper modification of SAPO-34 catalysts in NH<sub>3</sub>-SCR reaction after hydrothermal aging

2020· article· en· W3011585237 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoxin Wu, Jiaxi Peng, Shaoming Yang, Wenyuan Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCatalysisCopperHydrothermal circulationCrystalliteMesoporous materialIon exchangeInorganic chemistryCopper oxidePrecipitationElectron paramagnetic resonanceOxideAdsorptionChemical engineeringIonCrystallographyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of hydrothermal aging on the structural stability of Cu-modified SAPO-34 prepared by ion-exchange and impregnation methods was studied. XRD, Ar adsorption at −196 °C, solid-state NMR, UV–vis, H 2 -TPR, and EPR were used to probe the structural properties of the catalysts. It was found that the precipitation of crystalline AlPO 4 and SiO 2 , the appearance of mesopores, the migration of silicon to form siliceous islands, and the formation of copper oxide crystallites occurred in aged catalysts. Furthermore, more siliceous islands and copper oxide crystallites were present in the aged samples prepared by the impregnation method than in those prepared by the ion-exchange method. Therefore, the impregnated catalysts show a much poorer structural stability than the ion-exchanged catalysts, which leads to more serious deterioration in the NH 3 -SCR reaction after hydrothermal aging.

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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