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Enregistrement W4396854897 · doi:10.3390/catal14050319

Methane Combustion Kinetics over Palladium-Based Catalysts: Review and Modelling Guidelines

2024· article· en· W4396854897 sur OpenAlexaff
Roshni Sajiv Kumar, Joseph P. Mmbaga, Natalia Semagina, Robert E. Hayes

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalladiumCombustionCatalysisMaterials scienceChemistryChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fugitive methane emissions account for a significant proportion of greenhouse gas emissions, and their elimination by catalytic combustion is a relatively easy way to reduce global warming. New and novel reactor designs are being considered for this purpose, but their correct and efficient design requires kinetic rate expressions. This paper provides a comprehensive review of the current state of the art regarding kinetic models for precious metal catalysts used for the catalytic combustion of lean methane mixtures. The primary emphasis is on relatively low-temperature operation at atmospheric pressure, conditions that are prevalent in the catalytic destruction of low concentrations of methane in emission streams. In addition to a comprehensive literature search, we illustrate a detailed example of the methodology required to determine an appropriate kinetic model and the constants therein. From the wide body of literature, it is seen that the development of a kinetic model is not necessarily a trivial matter, and it is difficult to generalize. The model, especially the dependence on the water concentration, is a function of not only the active ingredients but also the nature of the support. Kinetic modelling is performed for six catalysts, one commercial and five that were manufactured in our laboratory, for illustration purposes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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