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Enregistrement W4377087995 · doi:10.21203/rs.3.rs-2883151/v1

Modification of rice husk with ultrasound-assisted Inorganic treatment and application in the catalytic hydrolysis of NaBH4

2023· preprint· en· W4377087995 sur OpenAlexaff
Mohammad Amin Ababaii, Neda Gilani, Javad Vahabzadeh Pasikhani

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuskCatalysisHydrolysisChemistrySodium borohydrideNuclear chemistryHydrogen productionDecompositionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rice husk is a massive byproduct of the agricultural sector, but less effort has been paid for its recycling. In this study, ultrasound-assisted inorganic treatment with HNO3, H2SO4, and H2O2 was adopted to modify rice husk as a biomass catalyst. The activity of produced biomass catalyst was assessed in hydrogen production through the hydrolysis of sodium borohydride in an alkaline solution. The characterization of as-prepared biomass catalysts revealed that HNO3 was an efficient agent to protonate the surface of rice husk and make active sites available for the hydrolysis reactions. In addition, ultrasound-assisted HNO3 treatment caused a constructive effect on the structural property of rice husk and increased the surface area from 1.9 m2.gr− 1 to 17 m2.gr− 1 and pore volume from 0.45 cm3.gr− 1 to 3.9 cm3.gr− 1. According to optimum synthesizing conditions (45 wt% HNO3 and 10 min ultrasonication), ARH-N45-10 could produce 745 ml.gr− 1 hydrogen from the alkaline solution of NaBH4 at ambient conditions. Based on the kinetic study, the catalytic hydrolysis of NaBH4 by modified rice husk followed first-order kinetic concerning the NaBH4 per fixed NaOH ratio. Moreover, the thermodynamic analysis indicated that hydrolysis of NaBH4 and formation of hydrogen on the modified rice husk is an endothermic and spontaneous reaction, where the hydrogen generated at 55˚C (5280 ml.gr− 1) was seven times more than that at ambient temperature and also activation energy was calculated 57.68 kJ.mol− 1 from Arrhenius plot.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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