Optimal design of hierarchically structured porous catalysts for autothermal reforming
Notice bibliographique
Résumé
A general methodology was presented for the optimization of the macropore network in porous catalysts with given intrinsic kinetics and given nanostructure. Macropores were introduced to reduce diffusion limitations. Macroporosity, macropore size (d), and the thickness of the nanoporous, catalytically active macropore walls (w) influenced the overall product distribution. The optimization was based on a reduced gradient method in combination with a multigrid method to solve the set of discretized partial differential equations representing diffusion and reaction in the hierarchically structured porous material, containing nanoporous catalyst and macropores. The conversion of a single reaction was maximized if w was sufficiently small, and d was constant throughout. This optimum corresponded to a situation where diffusion limitations inside the nanoporous walls of thickness ware avoided, so that the diffusion resistance is limited to the macropores only. In situations with multiple reactions, the optimization methodology might be used to obtain the catalyst structure that maximizes selectivity toward a particular product. This methodology was applied to the important problem of autothermal reforming of natural gas, for the on-board production of hydrogen gas for fuel cells. This is an abstract of a paper presented at the 8th World Congress of Chemical Engineering (Montréal, Quebec, Canada 8/23-27/2009).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».