Nitrogen‐containing microporous carbon with specific morphology for non‐metallic catalytic <scp>NO</scp> oxidation at room temperature: The effect of morphology and nitrogen doping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The optimization of the gas diffusion path and surface coordination environment through morphology control can improve the intrinsic activity of the catalyst in NO oxidation reactions. Microporous nanosheets, nanowires, and spheres of carbon were constructed using resorcinol and formaldehyde as carbon sources, melamine as nitrogen source, and graphene oxide or carbon nanowires as structure‐directing agents to reveal the effects of morphology and nitrogen‐doping on NO oxidation activity at room temperature. With the increase of coating thickness, the ultramicroporous structure becomes pronounced and the nitrogen content increases, which contribute to the improvement of steady‐state NO conversion. The 2D microporous nanosheets (TDC‐200) with sheet structure shows prominent diffusion and adsorption capability than 1D nanowires and sphere, which shortens the gas diffusion path and enhances the efficient utilization of ultramicropores, thereby presenting the highest NO oxidation activity of 78.4% at room temperature. The results of DFT calculations further demonstrate that doping of nitrogen atoms could significantly reduce the (2NO + O 2 ) ads energy barrier and accelerate the reaction. This study provides a deeper understanding of the NO oxidation on non‐metallic catalyst.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».