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Enregistrement W3112923350 · doi:10.1002/cjce.23992

<scp> CO <sub>2</sub> </scp> reforming of methane over the growth of hierarchical <scp>Ni</scp> nanosheets/ <scp> Al <sub>2</sub> O <sub>3</sub> ‐MgO </scp> synthesized via the ammonia vapour diffusion impregnation

2020· article· en· W3112923350 sur OpenAlexaffvenue
Nichthima Dharmasaroja, Tanakorn Ratana, Sabaithip Tungkamani, Thana Sornchamni, David S. A. Simakov, Monrudee Phongaksorn

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisMethaneSyngasAmmoniaDissociation (chemistry)DesorptionChemical engineeringSelectivityMaterials scienceAdsorptionCarbon dioxide reformingInorganic chemistryChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel ammonia vapour diffusion‐assisted impregnation technique was developed to synthesize the Al 2 O 3 ‐MgO‐supported hierarchical Ni nanosheets. The resulting catalysts with different times for ammonia vapour treatments (at 12, 18, and 20 hours) were prepared to investigate the growth of Ni nanosheets on the catalyst surface. All catalysts were tested for CO 2 reforming of methane and a comprehensive characterization study was conducted by XRD, N 2 adsorption‐desorption, H 2 ‐TPD, H 2 ‐TPR, CO 2 ‐TPD, and TGA. The Ni nanosheets were obtained using the ammonia vapour treatment for 20 hours, improving the selectivity toward H 2 generation without a lower CH 4 conversion. When compared to the reference catalyst prepared by a conventional impregnation method, the H 2 /CO ratio for CO 2 reforming of the methane process was enhanced by 0.35. Additionally, the carbon deposition was reduced by half using hierarchical Ni nanosheets for the CO 2 reforming of methane at 620°C for 20 hours. The mechanism of this improvement was achieved by the increase in medium basicity associated with a strong metal‐support interaction that promotes the CO 2 activation‐dissociation pathways, preventing carbon formation and inhibiting the reverse water gas shift.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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