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Enregistrement W4402117890 · doi:10.1002/ese3.1867

Role of MgO in Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>‐supported Fe catalysts for hydrogen and carbon nanotubes formation during catalytic methane decomposition

2024· article· en· W4402117890 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityKing Saud UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésCatalysisMethaneCarbon nanotubeDecompositionHydrogenMaterials scienceCarbon fibersChemical engineeringNanotechnologyPhysical chemistryChemistryComposite numberOrganic chemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Catalytic methane decomposition is a promising technology for reducing the reliance on fossil fuels and mitigating the effects of climate change by producing clean hydrogen and value‐added carbon without the emission of greenhouse gases. The aim of the study was to investigate the use of Al 2 O 3 ‐modified MgO doped iron‐based catalysts for the catalytic decomposition of methane. The catalysts were synthesized using the impregnation method and characterized using various analysis techniques, including Brunauer, Emmett, and Teller, temperature programmed reduction, temperature programmed oxidation, X‐ray diffraction, thermal gravimetric analysis, Raman, scanning electron microscopy, and transmission electron microscopy. The activity of the synthesized catalysts was tested in a packed‐bed reactor with a gas flow rate of 20 mL/min at a temperature of 800°C. The investigation focuses on the influence of incorporating magnesium into alumina catalysts with MgO concentration ranging from (20%–70%), where higher magnesium levels improve catalytic activity by creating more active sites, positively impacting methane decomposition. Enhanced catalyst reducibility and increased particle dispersion lead to improved catalytic properties despite the reduced surface area. The FA70M and FA63M catalysts exhibited almost the same catalytic characteristics and the highest stability and methane conversion among the catalysts investigated, reaching 87% and 85% at 800°C for 120 min. Moreover, both catalysts showed hydrogen yields of 86% and 85%, respectively. The introduction of MgO further increased the total carbon yield from 103% with FA and 39% for FM to 114% and 120% for the respective catalysts (FA70M and FA63M). During the methane decomposition reaction, carbon nanotubes of varying diameters were produced. Higher iron loading resulted in a positive trend.

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.

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)0,000
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,213 · 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