Single Atom Catalysts for Selective Methane Oxidation to Oxygenates
Notice bibliographique
Résumé
Direct conversion of methane (CH 4 ) to C 1–2 liquid oxygenates is a captivating approach to lock carbons in transportable value-added chemicals, while reducing global warming. Existing approaches utilizing the transformation of CH 4 to liquid fuel via tandemized steam methane reforming and the Fischer–Tropsch synthesis are energy and capital intensive. Chemocatalytic partial oxidation of methane remains challenging due to the negligible electron affinity, poor C–H bond polarizability, and high activation energy barrier. Transition-metal and stoichiometric catalysts utilizing harsh oxidants and reaction conditions perform poorly with randomized product distribution. Paradoxically, the catalysts which are active enough to break C–H also promote overoxidation, resulting in CO 2 generation and reduced carbon balance. Developing catalysts which can break C–H bonds of methane to selectively make useful chemicals at mild conditions is vital to commercialization. Single atom catalysts (SACs) with specifically coordinated metal centers on active support have displayed intrigued reactivity and selectivity for methane oxidation. SACs can significantly reduce the activation energy due to induced electrostatic polarization of the C–H bond to facilitate the accelerated reaction rate at the low reaction temperature. The distinct metal–support interaction can stabilize the intermediate and prevent the overoxidation of the reaction products. The present review accounts for recent progress in the field of SACs for the selective oxidation of CH 4 to C 1–2 oxygenates. The chemical nature of catalytic sites, effects of metal–support interaction, and stabilization of intermediate species on catalysts to minimize overoxidation are thoroughly discussed with a forward-looking perspective to improve the catalytic performance.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».