Bauxite residue as an iron‐based catalyst for catalytic cracking of naphthalene, a model compound for gasification tar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An iron‐based catalyst from bauxite residue (aka BR and red mud) was developed for removing biomass gasification tar. Its performance was investigated with naphthalene as the model tar compound. This was achieved by measuring the catalytic naphthalene conversion at five space velocities and at four temperatures in the 500°C to 800°C range, both in a N2 environment and in 13 vol% H2 with the balance N2 for 14 hours to determine the long‐term performance. The physical and chemical characteristics of the catalyst were studied prior to and after exposure to naphthalene to track the evolution of the catalyst as a result of the chemical reaction. In addition, the effects of calcination temperature and reduction with H2 on the surface characteristics were investigated. The bauxite residue catalyst was shown to be significantly active for naphthalene cracking, with its activity comparable to that of an industrial Ni catalyst. Activity measurements over 14 hours of testing showed that the catalyst activity decreased from 98% to 65% naphthalene conversion with time as a result of catalyst deactivation when tested in a N2 reaction environment. In the presence of 13 vol% H2; however, the activity maintained >95% conversion for the entire duration of the experiment.
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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) | 0,000 | 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 ».