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Enregistrement W4405097895 · doi:10.1016/j.cattod.2024.115155

Predicting active, selective and stable Mo2C–based bimetallic carbides for direct deoxygenation and hydrogenation reactions: A computational screening

2024· article· en· W4405097895 sur OpenAlexafffund
Sagar Bathla, Rui Tan, Samir H. Mushrif

Notice bibliographique

RevueCatalysis Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaAlberta InnovatesNanyang Technological UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésDeoxygenationBimetallic stripCatalysisCarbideChemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transition metal carbides (TMCs), especially molybdenum carbide (Mo 2 C), represent an economical and attractive alternative to precious noble metal catalysts for processes involving hydrogenation (HYD) and direct deoxygenation (DDO) reactions such as hydrodeoxygenation (HDO). Although Mo 2 C has good activity for DDO, it is not selective as it displays similar activity towards HYD as well. Moreover, stability against oxygen poisoning is a critical issue as it is the major reason of catalyst deactivation. Herein, using model compounds with different oxygen functionalities (phenol, guaiacol, and 5-HMF), we employed density functional theory (DFT) calculations to investigate three key reactions (C-O dissociation, oxygen removal and ring hydrogenation) representing activity, stability and selectivity which are critical to the HDO process on 45 Mo 2 C-based bimetallic carbide catalysts (Co, Cr, Fe, Mn, Nb, Ni, Ti and Zr) obtained from the Materials Project database. Among these catalysts, different dopants, stoichiometric ratios and terminations were considered. First, reaction energies of oxygen removal were used to identify stable catalysts. Subsequently, with the energy barriers of DDO and HYD for activity and their differences for selectivity, best candidates for DDO (Mo-terminated Fe 3 Mo 3 C, Mn-terminated Mn 3 Mo 3 C and Ni-terminated Ni 3 Mo 3 C) and HYD (triclinic Mo-terminated Fe 11 MoC 4 and Ni-terminated Ni 6 Mo 6 C) were identified. Since strong oxygen binding favors DDO but hinders oxygen removal, an optimal range of oxygen binding energy (OBE) between -100 kJ/mol to -200 kJ/mol has been proposed. In addition, a parameter encompassing the three critical aspects (activity, stability, and selectivity) of a catalyst was proposed. Using OBE as a descriptor and the proposed parameter, a qualitative trend was obtained which can be used for preliminary screening of large databases of catalysts, including TMCs other than Mo 2 C-based, for processes involving DDO and HYD reactions.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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