Effect of CeO2 morphology and Ru impregnation method on CH4 selectivity reduction in polyethylene waste conversion to liquid fuels and lubricants
Notice bibliographique
Résumé
• Ru dispersion influenced by support morphology and impregnation method. • Smaller Ru particles on CeO 2 show reduced CH 4 selectivity. • Defect site on CeO 2 (oxygen vacancies) serve as hydrogen reservoir sites. • Dissociated H 2 can spillover to intra and interparticle CeO 2 . • Enhanced hydrogen reservoir boosts hydrogenolysis rate and lowers CH 4 selectivity. Hydrogenolysis of polyolefins offers a sustainable pathway by giving plastic waste a second life as valuable resources, transforming it into fuels and lubricants. Supported Ru catalysts have shown potential for depolymerizing polyolefins under mild conditions; however, depolymerization via terminal C-C bond cleavage can lead to the excessive formation of CH 4 . This study investigated the effects of CeO 2 morphology and Ru impregnation method on the suppression of CH 4 formation and increasing liquid and wax proportions (C 5 -C 41 ) in the production of liquid fuels and lubricants through polyethylene hydrogenolysis. Controlling the morphology of CeO 2 and impregnating Ru via electrostatic adsorption can enhance the formation of oxygen vacancies and strengthen the interaction between Ru and CeO 2 . The presence of defects in CeO 2 also correlated with smaller particle size of Ru and a higher hydrogen reservoir site, which effectively suppress CH 4 formation.
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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 ».