Experimental Investigation of Metal-Based Calixarenes as Dispersed Catalyst Precursors for Heavy Oil Hydrocracking
Notice bibliographique
Résumé
Slurry-phase hydrocracking utilizing metal-containing oil-soluble compounds as precursors of dispersed catalysts is an effective approach for heavy oil upgrading. We propose applying metal-based p-tert-butylcalix[6]arene (TBC[6]s) organic species as dispersed catalyst precursors to enhance catalytic hydrogenation reactions involved in the upgrading of vacuum gas oil (VGO). Co- and Ni-based TBC[6]s were synthesized and characterized by SEM-EDX, ICP, XRD, and FT-IR. The thermogravimetric and calorimetric behaviors of the synthesized complexes, which are key properties of dispersed hydrocracking catalysts, were also explored. The experimental evaluation of the synthesized catalyst precursors show that the synthesized metal-based TBC[6] catalyst precursors improved the catalytic hydrogenation reactions. A co-catalytic system was also investigated by adding a commercial, first-stage hydrocracking supported catalyst in addition to the dispersed catalysts. The naphtha yields increased from 10.7 wt.% for the supported catalyst to 11.7 wt.% and 12 wt.% after adding it along with Ni-TBC[6] and Co-TBC[6], respectively. Mixing the metal-based precursors resulted in elevated yields of liquid products due to the in situ generation of highly active Co–Ni bimetallic dispersed catalysts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».