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Enregistrement W4400179057 · doi:10.1627/jpi.67.136

Improvement of Liquid Hydrocarbon Yield in CO<sub>2</sub> Fischer–Tropsch Synthesis over Potassium-added Iron Carbide Catalyst

2024· article· en· W4400179057 sur OpenAlexfundno aff
Akihide Yanagita, Shingo FURUYA, Haruki HORIKOSHI, Keigo Tashiro, Shigeo Satokawa

Notice bibliographique

RevueJournal of the Japan Petroleum Institute · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHokkaido UniversityCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

フィッシャー · トロプシュ合成(Fischer–Tropsch synthesis; FTS)を経由したCO2水素化反応(CO2-FTS)による液体炭化水素(C5+)の効率的な合成を目指し,炭化鉄触媒(FeCx)へのカリウム添加効果を調べた。シュウ酸鉄二水和物に硝酸カリウムを加えCOガス流通下で熱分解することで,カリウム含有量の異なる炭化鉄触媒(K–FeCx)を調製した。K(z)–FeCx触媒(K/Fe=z/100,z=0, 1, 5, 10: モル比)上でのCO2-FTS試験によって得られたC5+,others収率とCH4収率を比較した。K(1)–FeCx触媒を用いた場合は比較した触媒の中で最も高いC5+,others収率が得られた。さらに,K(1)–FeCx触媒はカリウムを含まない触媒に比べて副生するCH4の収率が低くなった。K(1)–FeCx触媒はFTS反応の活性点であるχ-Fe5C2相を最も多く含んでいるとともに,過剰にカリウムを加えた触媒と比べてカリウム自身によるFTS活性点の被覆が少ないため,液体炭化水素収率が向上したと考えた。

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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