MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387230515 · doi:10.3390/catal13101336

A Comprehensive Overview on Biochar-Based Materials for Catalytic Applications

2023· article· en· W4387230515 sur OpenAlexaff
Mattia Bartoli, Mauro Giorcelli, Alberto Tagliaferro

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharSustainabilityCarbon fibersPyrolytic carbonCarbon blackBiomass (ecology)Environmental scienceCatalysisMaterials scienceNanotechnologyBiochemical engineeringWaste managementPyrolysisChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of heterogeneous catalysts is one of the pillars of modern material science. Among all supports, carbonaceous ones are the most popular due to their high surface area, limited cost, and tunable properties. Nevertheless, materials such as carbon black are produced from oil-derived sources lacking in sustainability. Pyrolytic carbon produced from biomass, known as biochar, could represent a valid solution to combine the sustainability and performance of supported catalysts. In this review, we report a comprehensive overview of the most cutting-edge applications of biochar-based catalysts, providing a reference point for both experts and newcomers. This review will provide a description of all possible applications of biochar-based catalysts, proving their sustainability for the widest range of processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCatalystsMême sujetCatalysis and Hydrodesulfurization StudiesTravaux en français237 207