Highly active and stable Ru‐promoted Ni/<scp>CeO<sub>2</sub></scp> catalysts for <scp>CO<sub>2</sub></scp> methanation reaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biogas is not only a promising renewable source of energy that can be integrated into existing infrastructures, but biogas could also be a CO2 source for green methane synthesis by hydrogenation with renewable energy‐derived hydrogen. Since biogas is a mixture of CO2 and CH4, we targeted to accomplish direct methanation of CO2 in CH4‐rich gases that are supposed to be a simulated biogas without any processes for CH4 and CO2 separation in biogas. This direct CO2 methanation in biogas can be a more sustainable and environmentally friendly approach. Methane production from biogas‐derived CO2 by conventional methods has some difficulties, including (1) the vast energy cost for separation process of CO2 and CH4 and (2) the slow rate of the reaction in biochemical CO2 methanation. In this paper, we developed active and durable catalysts in direct methanation of CO2 contained in biogas. The focus was on the effect of coexisting CH4 and steam in biogas on CO2 methanation activity and durability of CeO2 supported Ni catalysts. Among all prepared catalysts, a 1 wt.% Ru‐10 wt.% Ni/CeO2 catalyst exhibited 90% CO2 conversion and 100% CH4 selectivity at 275°C reaction temperature. Adding steam to the standard reaction gas mixture (CO2/H2/N2 = 1/4/5) did not impact CO2 conversion in the temperature range investigated, whereas adding CH4 to the standard reaction gas mixture had only a minute decrease (i.e., 86.9% CO2 conversion and 100% CH4 selectivity at 275°C temperature). Furthermore, the 1 wt.% Ru‐10 wt.% Ni/CeO2 catalyst demonstrated remarkable stability in the CO2 methanation reaction.
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 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) | 0,001 | 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 ».