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Enregistrement W3112840620 · doi:10.1002/cjce.23977

Pyrolysis of bamboo over <scp>Ce/Fe</scp> composite metal oxide catalyst to enhance the production of hydrocarbons and ketonic hydrocarbon precursors

2020· article· en· W3112840620 sur OpenAlexvenueno aff
Haoran Du, Zhaoping Zhong, Bo Zhang, Jimin Fu, Zhaoying Li

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisDeoxygenationHydrocarbonPyrolysisChemistryOxygenateOxidePyrolysis oilInorganic chemistryCalcinationMetalOrganic chemistryNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To obtain high‐value bio‐oil, pure ceria (CeO 2 ) and a series of Ce/Fe composite metal oxides were synthesized via precipitation method and were used to enhance hydrocarbons and ketones production during catalytic pyrolysis of bamboo sawdust. The characterization results were comprehensively analyzed and revealed that doping CeO 2 with Fe promoted the formation of a solid solution structure, which further increased the surface area and number of oxygen vacancies of the catalyst for deoxygenation. Experimental consequences demonstrated that, compared to non‐catalytic trial, the catalytic pyrolysis over CeO 2 generated lower amounts of acids and aldehydes, and enhanced the conversion of large oxygenates to monofunctional hydrocarbon precursors via decarboxylation, deoxidation, and ketonization. The concentrations of hydrocarbons and ketones obtained over Ce/Fe catalysts were significantly higher than those obtained over CeO 2 , and that was attributed to the higher surface area and oxygen storage capacity of Ce/Fe catalysts. Particularly, the composite catalyst with the Ce/Fe molar ratio of 4 (Ce 0.8 Fe 0.2 ) presented the most optimal deoxidation capacity in this study. The relative concentration of hydrocarbons generated over Ce 0.8 Fe 0.2 was the highest, and monocyclic aromatics and short‐chain aliphatic hydrocarbons accounted for 47.13% and 29.72%, respectively, of the total hydrocarbons. Simultaneously, the amount of ketones, the main hydrocarbon precursors, obtained over Ce 0.8 Fe 0.2 was significantly higher than that obtained over CeO 2 , and the fraction of linear and cyclic ketones of the total ketones increased from 45.96% for the non‐catalytic pyrolysis to 97.57%. This further confirmed that the mesoporous Ce/Fe composite catalysts efficiently catalyzed the aldol condensation and ketonization reactions.

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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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