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Enregistrement W4403258700 · doi:10.1016/j.enconman.2024.119135

Reduction and structural modification of MoOx/γ-Al2O3 catalysts through acetic acid treatment for green diesel production from corn distiller’s oil

2024· article· en· W4403258700 sur OpenAlexaff
Muhammad B.I. Chowdhury, Md. Zakir Hossain, Paul A. Charpentier

Notice bibliographique

RevueEnergy Conversion and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensWestern UniversityNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelAcetic acidCatalysisPulp and paper industryChemistryBioenergyProduction (economics)Reduction (mathematics)BiofuelAgronomyWaste managementEnvironmental scienceOrganic chemistryEngineeringEconomicsMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Acetic acid modification enhances MoO x catalyst’s stability and activity for deoxygenation. • Deoxygenation activity is closely related to catalyst’s metal oxidation states and surface acidity. • Liquid hydrocarbons contain 48% green diesel, 24% bio-jet fuel and 24% lighter gasoline. • Nearly complete deoxygenation of non-edible CDO into bio-hydrocarbons was achieved. • No graphitic coke was found on spent catalyst’s surface. Enabling new environmentally-friendly resources for fuels and platform chemicals is crucial to fulfill our future energy demands while enhancing circularity. Corn distiller’s Oil (CDO) − as a coproduct of the ethanol industry, serves as a sustainable supply of carbon that may be converted into energy, fuels and specialty chemicals. A current challenge in using renewable oxygenated feedstocks is the high amount of coking and catalyst fouling that occurs. This study examined the hydrothermal deoxygenation of CDO into green diesel using molybdenum oxide (MoO x ) catalysts in a continuous process without using any external hydrogen. The possibility of reduction and developing oxygen-deficient surfaces on molybdenum oxide (MoO x ) catalysts through acetic acid treatment or adding ceria (CeO 2 ) was investigated in order to enhance the acidity of catalysts as well as catalytic activity and stability required for the production of green diesel from CDO. Results showed that the acidity of these catalysts as measured by NH 3 temperature programmed desorption (NH 3 -TPD) had a strong correlation between the degree of deoxygenation and catalyst stability. Acetic acid treatment of the 7.5 wt% MoO 3 /γ-Al 2 O 3 catalyst reduced MoO 3 to MoO 3-x , increased the Mo 5+ species from 8.7 % to 22 %, created Mo 4+ species and increased the catalyst surface acidity in the range of low to moderate strength by approximately 17 %. The use of acetic acid-treated molybdenum oxide (Hac-7.5 wt% MoO 3 /γ-Al 2 O 3 ) catalyst enabled nearly complete (99.9 %) deoxygenation of CDO and heavy hydrocarbons cracking to produce diesel-like fuels. A moderate increase in catalyst surface acidity by acetic acid treatment also increased the selectivity of diesel-like fuel through hydrocracking of long-chain hydrocarbons. This low-cost modification step of catalyst improvement is promising for industrial application. However, cracking of hydrocarbons generated amorphous coke (no graphitic coke was observed) on the catalyst surface, which required periodic removal by controlled calcination of the catalyst in presence of air for further use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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