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Enregistrement W4396802860 · doi:10.3390/catal14050316

Promoter Impact on 5Ni/SAPO-5 Catalyst for H2 Production via Methane Partial Oxidation

2024· article· en· W4396802860 sur OpenAlexfundno aff
Abdulaziz Al‐Anazi, Omer Bellahwel, C. Kavitha, Jehad K. Abu‐Dahrieh, Ahmed A. Ibrahim, S. Santhosh, Ahmed E. Abasaeed, Anis H. Fakeeha, Ahmed S. Al‐Fatesh

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityKing Saud UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésSyngasPartial oxidationCatalysisMethaneChemical engineeringMaterials scienceStoichiometrySteam reformingCarbon dioxide reformingHydrogen productionChemistryInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to steam reforming techniques, partial oxidation of methane (POM) is a promising technology to improve the efficiency of synthesizing syngas, which is a mixture of CO and H2. In this study, partial oxidation of methane (POM) was used to create syngas, a combination of CO and H2, using the SAPO-5-supported Ni catalysts. Using the wetness impregnation process, laboratory-synthesized Ni promoted with Sr, Ce, and Cu was used to modify the SAPO-5 support. The characterization results demonstrated that Ni is appropriate for the POM due to its crystalline structure, improved metal support contact, and increased thermal stability with Sr, Ce, and Cu promoters. During POM at 600 °C, the synthesized 5Ni+1Sr/SAPO-5 catalyst sustained stability for 240 min on stream. While keeping the reactants stoichiometric ratio of (CH4:O2 = 2:1), the addition of Sr promoter and active metal Ni to the SAPO-5 increased the CH4 conversion from 41.13% to 49.11% and improved the H2/CO ratio of 3.33. SAPO-5-supported 5Ni+1Sr catalysts have great potential for industrial catalysis owing to their unique combination of several oxides. This composition not only boosts the catalyst’s activity but also promotes favorable physiochemical properties, resulting in improved production of syngas. Syngas is a valuable intermediate in various industrial 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 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 seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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