Enhancing catalytic activity of V<sub>2</sub>O<sub>5</sub>/TiO<sub>2</sub> in H<sub>2</sub>S selective oxidation by modulating oxygen adsorption conditions
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed to reveal the effects of chemisorbed oxygen species on selective catalytic oxidation applied for H2S removal. A sequence of thermal treatments were conducted on V2O5/TiO2 samples to prepare catalysts that possess different distributions of oxygen species. Characterization by X-ray photoelectron spectroscopy enabled a distinction among three different chemisorbed oxygen species: O–, O22–, and O2–. In addition, the dominance of the O– species, which is a very reactive oxygen species for catalytic oxidation reactions, was observed when the catalyst was exposed to 5% O2/N2 gas at the low temperature of 30 °C. It was also found that the N400A30 with the highest ratio of O– species was superior to others at converting H2S into elemental sulfur over the whole range of temperatures: the best S yield of N400A30 was 85% at 130 °C. These results are promising, as thermal treatments for oxygen adsorption were adopted for the first time to improve the catalytic activity of H2S removal by modulating the proportion of highly reactive O– species.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».