Effect of the carrier nitrogen doping on NO &toluene synergistic degradation over VPOTi catalysts: Structure-activity relationship and reaction mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Herein, a series of nitrogen-doped TiO 2 carriers were synthesized using urea impregnation and loaded with VPO active components to evaluate NO x &toluene synergistic degradation. Carrier nitrogen doping improved the conversion rates of NO x and toluene, and the complete conversion of dual pollutants was achieved on VPOTiN 0.02 catalyst at 250 ∼ 350 ℃. The doping of N atoms into the TiO 2 lattice promotes the growth of the (1 0 1) plane and increases the grain size. Structurally, nitrogen doping enriched the concentrations of oxygen vacancies and active oxygen species on the VPOTi catalyst, regulated the electron distribution around Ti atoms. The redox properties of the catalyst and the reactivity of the unit catalytic site were improved by constructing the electron enrichment region of Ti 3+ -O v . NO x and toluene on the catalyst followed E-R&L-H co-existence and MvK mechanisms, respectively. in NH 3 -SCR and toluene catalytic oxidation . The conversion rates of NO x and toluene may be mutually inhibited by competitive adsorption of reactants. Furthermore, carrier nitrogen doping was beneficial in regulating the stability of surface nitrate species and promoting the deep oxidation of toluene.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».