Effects of calcination atmosphere on the performance of the co‐precipitated <scp>Ni</scp> / <scp> ZrO <sub>2</sub> </scp> catalyst in dry reforming of methane
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of the calcination atmospheres (H 2 , N 2 , and O 2 ) on the performance of Ni/ZrO 2 catalysts prepared by the conventional co‐precipitation method for dry reforming of methane (DRM) were investigated in this work. The catalyst calcined in O 2 atmosphere (NZO) showed the highest Ni dispersion (10.99%), followed by the one calcined in N 2 (NZN, 8.14%) and H 2 atmosphere (NZH, 5.97%). Additionally, NZO and NZN exhibited relatively stronger metal‐support interaction than NZH and the incorporated Ni species on NZO and NZN were capable of stabilizing the metastable tetragonal ZrO 2 , which possessed more oxygen vacancies and higher oxygen mobility than monoclinic ZrO 2 . The evaluation results revealed that the activity of the employed catalysts displayed the following sequence: NZO > NZN > NZH, which was mainly determined by their Ni dispersion. The amount of carbon deposited on NZO (2.2%) was less than that on NZN (5.0%), and the deactivation rate of NZO (0.47% per hour) was slower than that of NZN (0.53% per hour). Due to its low CH 4 conversion and the weak metal‐support interaction, NZH showed the least carbon deposition (1.1%) and the slowest deactivation rate (0.37% per hour) among the representative catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».