Total Oxidation of Toluene and Propane over Co3O4 Catalysts: Influence of Precipitating pH and Washing
Notice bibliographique
Résumé
A series of Co3O4 catalysts were synthesized by an ammonia precipitation method at various precipitating pH values (8.0, 8.5, 9.0, 9.5, and 10.0) and with different numbers of washings. Their performance in the total oxidation of two selected hydrocarbons, toluene and propane, was evaluated at a reactant/oxygen molar ratio of 1/210 and a Weight Hourly Space Velocity (WHSV) of 40,000 mL g−1 h−1. The physicochemical properties of the catalysts were characterized by thermogravimetric and differential thermal analysis (TG/DTA), Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray diffraction (XRD) and N2 absorption–desorption. The results show that the catalysts are in the cubic spinel phase (Fd-3m (227), a = 8.0840 Å) with average crystalline sizes of 29−40 nm and specific surface areas of 12–20 m2 g−1. All catalysts allowed 100% conversion of both toluene and propane at temperatures below 350 °C. The precipitating pH and the number of washings were observed to significantly affect the catalytic performance. The optimal synthesis condition was established to be pH 8.5 with two washings. The best catalyst gave 100% conversion of toluene and propane at 306 °C and 268 °C, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».