Pt Catalysts Supported on H<sub>2</sub> and O<sub>2</sub> Plasma-Treated Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> for Hydrogenation and Dehydrogenation of the Liquid Organic Hydrogen Carrier Pair Dibenzyltoluene and Perhydrodibenzyltoluene
Notice bibliographique
Résumé
Dibenzyltoluene (DBT) is a promising liquid organic hydrogen carrier (LOHC) with theoretical 6.2 wt % hydrogen storage capacity which can be coupled with a renewable energy power generation system. In this work, the surface hydroxyl groups and surface oxygen vacancies (SOVs) on alumina were modified by a convenient and environmentally friendly plasma treatment method. Different Pt/Al 2 O 3 catalysts were prepared via impregnation of the treated alumina, and the effects of different surface hydroxyl groups and SOVs on their reactivity for the reversible hydrogenation and dehydrogenation of DBT were investigated. The results show that SOVs increased after H 2 plasma treatment, whereas the surface hydroxyl groups increased and SOVs decreased after O 2 plasma treatment. Both the surface hydroxyl group and SOV can improve Pt metal dispersion. The more interesting observation is that the hydroxyl groups promote hydrogen spillover and the proportion of Pt(0), which not only benefit the catalyst hydrogenation and dehydrogenation activity but also reduce side reactions and increase long-term cycle performance. However, increased SOVs increased the fraction of low coordinated Pt which reduces the long-term cycle performance of the catalyst. As a result, increasing surface hydroxyl groups and appropriately reducing SOVs on Pt/Al 2 O 3 are propitious for improving both reactivity and long-term cycle performance when using DBT as a LOHC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».