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Enregistrement W4397030606 · doi:10.1021/acscatal.4c00742

Phosphorization-Induced “Fence Effect” on the Active Hydrogen Species Migration Enables Tunable CO<sub>2</sub> Hydrogenation Selectivity

2024· article· en· W4397030606 sur OpenAlexaff
Chunpeng Wu, Jiahui Shen, Xingda An, Zhiyi Wu, Shuairen Qian, Shumin Zhang, Zhiqiang Wang, Bin Song, Yi Cheng, Binhang Yan, Tsun‐Kong Sham, Xiaohong Zhang, Chaoran Li, Kai Feng, Le He

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsHigher Education Discipline Innovation ProjectCollaborative Innovation Center of Suzhou Nano Science and TechnologySoochow UniversityChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisSelectivityMethanationChemistryFence (mathematics)HydrogenAdsorptionChemical engineeringPhotochemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating phosphorus (P) into the active metals of a catalyst is an effective strategy to enhance the catalytic performance. However, the mechanisms underlying the influence of the introduced phosphorus species on catalytic performance remain largely unknown. Herein, we observe a pronounced shift in the product selectivity of the CO 2 hydrogenation from CH 4 to CO upon introducing P into the Ru/SiO 2 catalysts. This alteration in product selectivity is attributed to the role of introduced P as a “fence” hindering the migration of active H species. The adsorbed CO, a key intermediate species for CO 2 methanation, is preferentially desorbed before H species cross the “fence” for further hydrogenation, thereby weakening the H 2 -assisted CO activation process and consequently inhibiting CH 4 generation. Our findings provide in-depth insights into the origin of phosphorization-induced modulation of product selectivity in CO 2 hydrogenation. Furthermore, the concept of phosphorization-induced “fence effect” opens a promising avenue for catalyst design in various industrial hydrogenation 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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