Novel photocatalyst system to deep desulfurization of petroleum model and gas condensate by Box–Behnken design
Notice bibliographique
Résumé
In this research, cobalt (Co)/molybdenum (Mo) and nickel (Ni) doped with titanium dioxide (TiO2) were loaded onto multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs). Then, the magnetization catalyst, iron oxide (Fe3O4), was loaded on them, which was used for the deep desulfurization of dibenzothiophene (DBT). These catalysts were characterized by X-ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy, scanning electron microscopy, energy-dispersive X-ray spectroscopy, differential reflectance spectroscopy, and Brunauer–Emmett–Teller, Barrett–Joyner–Halenda, and vibrating sample magnetometer techniques. The photocatalytic activity of these catalysts was experienced under visible light using DBT. The response surface methodology based on the Box–Behnken design was used to evaluate parameters, including catalyst dosage (g), time (min), and concentration of DBT (mg L−1). The highest degradation efficiency under optimal conditions for CoMoNi/TiO2/MWCNTs/Fe3O4 catalysts with a catalyst dosage of 0.3 g, a time of 180 min, and a concentration of 50 mg L−1 was 99.99%. Optimum conditions were studied for desulfurization of the gas condensate. The highest desulfurization efficiency (90.33%) was obtained by the CoMoNi/TiO2/MWCNTs/Fe3O4 catalyst.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».