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Enregistrement W4403601822 · doi:10.1021/acs.energyfuels.4c03692

Role of Bifunctional Metal-Promoted Zeolitic Catalyst in Microwave-Assisted Pyrolysis of Polyethylene to Monocyclic Aromatics

2024· article· en· W4403601822 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Vatankhah, Adrián Carrillo García, Jamal Chaouki

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesOCP GroupMitacs
Mots-clésBifunctionalCatalysisPolyethylenePyrolysisMetalChemistryOrganic chemistryMicrowaveMicrowave irradiationZeoliteChemical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of promoting sustainability and conserving resources, the exponential growth of discarded plastic materials worldwide presents a unique opportunity for chemical recycling. However, efficiently catalyzing plastic pyrolysis faces challenges due to its energy-intensive, endothermic nature, constraints in catalyst spatial distribution, size, and molecule diffusivity. To address these limitations, we proposed a rational design of a microwave-assisted catalytic process, integrating pyrolysis and catalysis in a single unit to enhance mass and heat transfer. This design involves promoting zeolite HZSM-5 with zinc and nickel species, which were subsequently coated onto silicon carbide foam as a microwave absorber. The metallic nature of zinc and nickel was investigated within the HZSM-5 zeolite, analyzing their distributions, synergistic effects, and roles in polyethylene decomposition and aromatization. Focusing on low-density polyethylene decomposition as a representative of major waste plastics, we aimed to improve pyrolytic liquid yield and monocyclic aromatics under moderate operating conditions of 360 °C. The Zn-promoted HZSM-5 catalyst exhibited superior aromatization activity while yielding a total liquid product of 43.6 wt %, predominantly comprising 93.5% aromatics with 63.7% benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX) selectivity. Thorough characterization analyses revealed isolated Zn 2+ and [ZnOH] + species as active sites for C–H bond scission and dehydrogenation reactions facilitating aromatization. The process demonstrated sensitivity to the zinc loading, as forming macrocrystalline ZnO clusters in a catalyst loaded with 6 wt % zinc led to a decrease in aromatics content to 81.7% in the produced liquid. Introducing Zn species promoted the aromatization mechanism, including a hydrocarbon pool of C 1 –C 3, followed by oligomerizations and cyclization over zeolitic Brønsted acid sites. In conclusion, the integration of electrification into this process offers a promising avenue toward sustainable exploitation of plastic waste for valuable aromatics production.

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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