Experimental study and statistical analysis of hydrogen yield in methane steam reforming over a hydroxyapatite-supported nickel catalyst
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the use of hydroxyapatite (HAp) as a catalyst support for the methane steam reforming (MSR) process. Catalysts were prepared via incipient wetness impregnation using nickel as the active metal and characterized by N 2 physisorption analysis, X-ray diffraction, H 2 temperature-programmed reduction, and transmission electron microscopy. The effects of four key parameters in hydrogen production—nickel loading (Ni wt%), inlet steam-to-methane (H 2 O/CH 4 ) ratio, space velocity (SV), and temperature (T)—were evaluated via a statistical analysis. Thermodynamic calculations were also used to compare the catalyst activity results with the equilibrium conditions. The findings confirmed the effectiveness and stability of HAp as a support, exhibiting high thermal stability, coke resistance, and a mesoporous structure with an average specific surface area of 65 m 2 ·g −1 . The calcined Ni/HAp catalyst mainly comprised crystalline NiO and displayed a higher surface area of 54 m 2 ·g −1 and superior dispersion at loadings of 5 and 10 wt% Ni compared to 15 wt% Ni. The temperature, SV, and inlet reactant ratio significantly influenced the process. A long-term stability test carried out under optimal conditions over 98 h demonstrated the consistent activity and stability of the 10 wt%Ni/HAp catalyst, maintaining a high methane conversion of 99 % and yielding 90 % hydrogen, 80 % carbon monoxide, and 20 % carbon dioxide, with no observed carbon deposition on the catalyst surface. • Ni/HAp catalysts exhibited high performance near equilibrium. • 5 wt% and 10 wt% Ni/HAp showed excellent stability, surface area, and dispersion. • Statistical analysis highlighted key factors for hydrogen yield optimization. • No carbon formation was observed during 98 hours of stability testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».