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Enregistrement W3118360940 · doi:10.1002/aic.17154

Unraveling the cooperative effects of acid sites and kinetics for pyrolysis of <scp>CHF<sub>3</sub></scp> to <scp>C<sub>2</sub>F<sub>4</sub></scp> and <scp>C<sub>3</sub>F<sub>6</sub></scp> on <scp>SO<sub>4</sub><sup>2</sup></scp><sup>−</sup>/<scp>ZrO<sub>2</sub>‐SiO<sub>2</sub></scp>

2021· article· en· W3118360940 sur OpenAlexaff
Gang Wang, Guangming Cai

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueInorganic Fluorides and Related Compounds
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLewis acids and basesDecompositionCatalysisChemistryPyrolysisKineticsBrønsted–Lowry acid–base theorySelectivityLewis numberPhase (matter)HexafluoropropyleneTetrafluoroethyleneChemical engineeringPhysical chemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The treatment or upgrading of waste trifluoromethane (CHF 3 , R23), which has a significant greenhouse effect, is of great importance in industry. Herein, series of SO 4 2− /ZrO 2 ‐SiO 2 catalysts with different Brønsted and Lewis acid site densities and ratios were prepared for pyrolysis of R23 to tetrafluoroethylene (C 2 F 4 , TFE) and hexafluoropropylene (C 3 F 6 , HFP). The effects of impregnation concentration of (NH 4 ) 2 SO 4 on specific surface area, crystal phase, and Brønsted and Lewis acid site densities and ratios were respectively demonstrated. The Brønsted and Lewis acid sites were observed to have cooperative effects on R23 transformation and up to 94.6% selectivity of (TFE + HFP) could be achieved at 750°C. The kinetic studies revealed the decomposition of R23 into CF 2 carbene and HF was the rate‐determining step, and a deactivation behavior was found due to the site coverage and pore blockage by the oligomers of TFE and HFP.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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