Role of zeolite content in Ni-Mo/β-USY zeolite catalyst on hydrocracking of <i>n</i>-hexadecane and vacuum gas oil in a batch reactor and a fixed-bed reactor
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, different materials that involved amorphous silica–alumina and hydrothermally synthesized beta zeolite and treated Y zeolite (USY) were introduced as parts of the hydrocracking catalyst supports. The prepared supports were used for preparation of Ni-Mo/silica alumina–zeolite catalysts by wetness impregnation method. The prepared catalysts were characterized by BET, temperature programmed desorption (TPD), temperature programmed reduction (TPR), and field emission – scanning electron microscopy (FE–SEM) methods. Effect of zeolite type and content on hydrocracking of n-hexadecane and vacuum gas oil in a batch and a fixed-bed reactor was investigated. Also, the content of coke formed after reaction was measured by thermal gravimetric methods (TGA). Hydrocracking was done at 400 °C and 55 bar. The hydrocracking of vacuum gas oil results showed that in the Ni-Mo/10B-30USY catalyst containing higher USY zeolite with high total acidity, selectivity to middle distillate was higher than the other (90%). Moreover, the Ni-Mo/10B-30USY catalyst in hydrocracking of n-hexadecane had a higher yield (82%) and was more selective to heavier products (C 9 –C 12 ). The findings indicated that in the Ni-Mo/10B-30USY catalyst, coke content was more than the other due to high acidity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».