Synthesis and utilization of mesoporous alumina as a supporting material of Ce‐promoted Ni‐based catalysts in the methane reforming process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the large applications of hydrogen as a feedstock of chemical industries and as an energy carrier, its production on large scales with low costs has attracted researchers. Steam reforming of methane (SRM) is the most common process for producing H 2 ‐rich syngas over Ni/Al 2 O 3 catalysts, which suffer from coke deposition and Ni particles agglomeration. For overcoming these issues, we have synthesized mesoporous alumina (MA) as a supporting material of Ni particles, structure, and activity, which were compared with the bulk alumina (BA) supported catalysts in the SRM process for the first time. Besides, cerium as an appropriate promoter for lowering deposited coke was added to all prepared catalysts. The reaction temperature (600–700°C), Ni loading (10–25 wt.%), and Ce loading (1–5 wt.%) were the parameters that were optimized for maximizing H 2 yield and CH 4 conversion. Prepared samples were characterized by various techniques before and/or after reaction. The results of TEM and XRD depicted the formation of nanocrystalline and mesoporous structure for Ni‐MA catalysts compare to Ni‐BA samples. The observations indicated that 20Ni‐3Ce/MA had the highest catalytic performance, achieving a CH 4 conversion of 91.0% and H 2 yield of 92.8% at 700°C.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».