Rare earth oxide promoted Ru/Al2O3 dual function materials for CO2 capture and methanation: An operando DRIFTS and TGA study
Notice bibliographique
Résumé
Dual-function materials (DFMs) combine sorbent and catalytic components to perform selective CO 2 capture and subsequent hydrogenation. This study explores the performance of rare-earth oxides (REOs) as CO 2 adsorption sites on Ru/Al 2 O 3 . REOs increase CO 2 uptake by upwards of +60 % by enhancing the overall catalyst surface basicity and favoring metal–support interactions. Thermogravimetric analysis during CO 2 adsorption-hydrogenation cycles exhibited significant catalytic activity and enhanced stability of Ru-REO/Al 2 O 3 at temperatures as low as 200 °C. This leads to methane production of 50–85 µmol g −1 , surpassing recently reported values obtained for alkali and alkali-earth promoted Ru-based materials operated at 250 °C. The highest performing studied DFM, RuNd 2 O 3 /Al 2 O 3 , achieved 85 % CO 2 capture efficiency and steadily produced methane in cyclic operation (+120 % CO 2 uptake relative to Ru/Al 2 O 3 ). Operando DRIFTS revealed that the dominant mechanism for methane formation is the hydrogenation of ruthenium carbonyls, which are stabilized by REOs. Upon CO 2 exposure, surface carbonates and bicarbonate species form more abundantly on DFMs than on Ru/Al 2 O 3 . This confirms that REOs enhance the adsorption and retention of carbonates, which generate additional promoter-related reaction pathways during low-temperature hydrogenation. These findings are crucial in the advancement of sustainable, wider operation range carbon capture and utilization technologies. • Rare-earth oxides (REOs) were used as sorbents for enhanced CO 2 capture in DFMs. • DFMs (Ru-REO/Al 2 O 3 ) capture CO 2 and convert it to CH 4 via cyclic operation at 200 ºC. • 120 % more CO 2 capture and CH 4 production with DFMs compared to Ru/Al 2 O 3 . • DFMs showed remarkable stability and sustained conversion over 15 cycles at 200 ºC. • Operando DRIFTS studies identified carbonates as reacting species on the DFMs.
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 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 ».