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 .
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».