Synergistic Adsorption and In Situ Catalytic Conversion of SO<sub>2</sub>by Transformed Bimetal-Phenolic Functionalized Biomass
Notice bibliographique
Résumé
SO 2 removal is critical to flue gas purification. However, based on performance and cost, materials under development are hardly adequate substitutes for active carbon-based materials. Here, we engineered biomass-derived nanostructured carbon nanofibers integrated with highly dispersed bimetallic Ti/CoO x nanoparticles through the thermal transition of metal-phenolic functionalized industrial leather wastes for synergistic SO 2 adsorption and in situ catalytic conversion. The generation of surface-SO 3 2– and peroxide species (O 2 2– ) by Ti/CoO x achieved catalytic conversion of adsorbed SO 2 into value-added liquid H 2 SO 4, which can be discharged from porous nanofibers. This approach can also avoid the accumulation of the adsorbed SO 2, thereby achieving high desulfurization activity and a long operating life over 6000 min, preceding current state-of-the-art active carbon-based desulfurization materials. Combined with the techno-economic and carbon footprint analysis from 36 areas in China, we demonstrated an economically viable and scalable solution for real-world SO 2 removal on the industrial scale.
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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 ».