Effect of ceria morphology on hydrogen production via methane steam reforming for membrane reformer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen is a potential energy carrier in comparison to conventional fuels due to its high energy content. Methane is an attractive source for ‘on‐site’ production of hydrogen by using membrane reformer due to its low cost. However, such reformers are not well studied and high temperature operation of steam methane reforming (SMR) makes the integration with membrane separation difficult. Further, the main product of SMR is CO and H 2 in which CO has an inhibition effect on the membrane separation process. Therefore, it is vital to synthesize a low temperature and low CO selective catalyst for a suitable integration with membrane reformer. Nickel‐based catalyst is widely used for SMR due to its low cost and high catalytic activity. CeO 2 is a favoured support as it mobilizes the lattice oxygen and reduces the coke formation and CO selectivity. Though several studies are reported on CeO 2 based support, the effect of CeO 2 surface morphology is not studied for SMR. In the current work, Ni/CeO 2 of different shapes (nanocube and nanorod) are synthesized. The complete characterization of the support was performed. The effect of support shape, calcination temperature, and reduction temperature on SMR activity is found at different operating temperatures. For each condition conversion, CO, CO 2 selectivity, and hydrogen yield are calculated. The results show the CeO 2 morphology has a considerable effect on conversion, CO selectivity, and hydrogen yield. It is found that ceria nanocube calcined at 550°C provides better performance at high temperature.
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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 | 0,001 |
| 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 ».