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Enregistrement W3033612623 · doi:10.1002/cjce.23824

<scp>CeO<sub>2</sub>‐CrO<sub>y</sub></scp>/<scp>γ‐Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub></scp> redox catalyst for the oxidative dehydrogenation of propane to propylene

2020· article· en· W3033612623 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng Zuo, Man Wu, Xiuli Zhang, Qingjie Guo

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysis and Oxidation Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropaneDehydrogenationCatalysisDesorptionSelectivityChemistryThermal desorption spectroscopyPropeneOxygenInorganic chemistryButaneRedoxAdsorptionMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CeO2‐CrOy loaded on γ‐Al2O3 was investigated in this work for the oxidative dehydrogenation (ODH) of propane under oxygen‐free conditions. The ODH experiments of propane were conducted in a fluidized bed at 500°C‐600°C under 0.1 Mpa. The prepared catalyst was characterized by N2 adsorption‐desorption measurements, H2‐temperature‐programmed reduction, O2‐temperature‐programmed desorption, NH3‐temperature‐programmed desorption, x‐ray photoelectron spectroscopy, and x‐ray diffraction. The change in the selectivity of propylene resulted from the thermal cracking of the propane and the competition for lattice oxygen in the catalyst between propylene formation and propane and propylene combustion. Therefore, to achieve higher propylene yield in the industry, the reaction temperature should be 550°C‐575°C for the 17.5Cr‐2Ce/Al catalyst. The results of H2‐TPR (from 0.2218 mmol/g‐0.3208 mmol/g) revealed that the addition of CeO2 can enhance the oxygen capacity of CrOy. Compared with that for 17.5Cr/Al, the conversion can be enhanced from 22.4% to 28.5% and the selectivity of propylene can be improved from 72.2% to 75.9% for the 17.5Cr‐2Ce/Al catalyst. In addition, CeO2 can inhibit the evolution of lattice oxygen (O2−) to electrophilic oxygen species (O2−), causing the average COx (CO and CO2) selectivity to decrease from 9.64% to 6.31%.

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 seuil0,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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