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Enregistrement W4207062747 · doi:10.1002/advs.202104972

Stable Cu Catalysts Supported by Two‐dimensional SiO<sub>2</sub> with Strong Metal–Support Interaction

2022· article· en· W4207062747 sur OpenAlexafffund
Shenghua Wang, Kai Feng, Dake Zhang, Deren Yang, Mengqi Xiao, Chengcheng Zhang, Le He, Binhang Yan, Geoffrey A. Ozin, Wei Sun

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSoochow UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of ChinaMinistero dello Sviluppo EconomicoBeijing Synchrotron Radiation FacilityGovernment of Canada
Mots-clésCatalysisCalcinationExfoliation jointMaterials scienceMetalChemical engineeringNanoparticleNanotechnologyChemistryGrapheneMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cu‐based catalysts exhibit excellent performance in hydrogenation reactions. However, the poor stability of Cu catalysts under high temperatures has restricted their practical applications. The preparation of stable Cu catalysts supported by SiO 2 with strong metal–support interaction (SMSI) has thus aroused great interest due to the high abundance, low toxicity, feasible processability, and low cost of SiO 2 . The challenge in the construction of such SMSI remains to be the inertness of SiO 2 . Herein, a simple and scalable method is developed to prepare 2D silica (2DSiO 2 ) supported Cu catalysts with SMSI by carefully manipulating the topological exfoliation of CaSi 2 with CuCl 2 and thereafter calcination. The prepared Cu‐2DSiO 2 catalysts with the unique encapsulated Cu nanoparticles exhibit excellent activity and long‐term stability in high‐temperature CO 2 hydrogenation reactions. This feasible and low‐cost solution for stabilizing Cu catalysts might shed light on their realistic applications.

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations57
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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