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Enregistrement W3041581558 · doi:10.1039/d0nr03028g

Ce–Mn coordination polymer derived hierarchical/porous structured CeO<sub>2</sub>–MnO<sub>x</sub> for enhanced catalytic properties

2020· article· en· W3041581558 sur OpenAlexaff
Junwei Feng, Yong Wang, Daowei Gao, Baotao Kang, Shun Li, Chunsheng Li, Guozhu Chen

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueCollège Lionel Groulx
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisMaterials sciencePorosityCoordination polymerPolymerChemical engineeringCrystallographyChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catalytic performance is largely dependent on how the structures/compositions of materials are designed. Herein, CeO2-MnOx binary oxide catalysts with a hierarchical/porous structure are prepared by a facile and efficient method, which involves the preparation of the hierarchical Ce-Mn coordination polymer (CPs) precursor, followed by a thermal treatment step. The obtained CeO2-MnOx catalysts not only well inherit the hierarchical structure of Ce-Mn CPs, but also possess porous and hollow features due to the removal of organic ligands and heterogeneous contraction during the calcination process. In addition, the effect of the Mn/Ce ratio is also studied to optimize catalytic performance. Specifically, the as-prepared CeO2-MnOx (5 : 5) catalyst exhibits excellent catalytic performance toward CO oxidation and selective catalytic reduction (SCR) of NO with NH3 at low temperatures. Based on the characterization results, we propose that the special hierarchical structure, high surface area, strong synergistic interaction between CeO2 and MnOx, and high content of active Ce3+, Mn4+ and Osurf are collectively responsible for its remarkable catalytic performance.

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 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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