Catalytic pyrolysis of high-density polyethylene for the production of carbon nanomaterials: effect of pyrolysis temperature
Notice bibliographique
Résumé
A two-stage reaction process is followed to convert high-density polyethylene (HDPE) into carbon nanofilaments (CNFs) and hydrogen-rich gas. The experiments are performed in a continuous mode in a two-stage quartz reactor: thermal pyrolysis of HDPE followed by the catalytic decomposition of the pyrolysis gases over a nickel catalyst prepared from mining residues. To examine the effect of the pyrolysis temperature on the yield and quality of the final products, two steps were followed. First, non-catalytic pyrolysis experiments were run at different temperatures (600, 650, and 700 °C), and the products were examined. Second, pyrolysis–catalysis experiments were performed at the same pyrolysis temperatures and a fixed catalytic temperature (600 °C) to examine the CNF and hydrogen yields. The results showed that the production of carbon nanomaterials (CNMs) and H2 is optimal at 650 °C, with yields of 70.8 and 38.0 wt%, respectively. Scanning electron microscopy (SEM) revealed the presence of carbon filaments with different diameters and lengths at the three different temperatures. Moreover, thermogravimetric analysis (TGA) confirmed that the produced carbon is filamentous, with the presence of amorphous carbon at 700 °C.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».