Catalytic Hydrodeoxygenation of Bio-Crude and Heavy Gas Oil Blends Using Carbon-Supported Molybdenum Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
The present study focused on decreasing the amount of oxygen present in hydrothermal liquefaction (HTL) biocrude via catalytic hydrodeoxygenation. To serve the purpose, carbon-supported molybdenum carbide catalysts were synthesized via carbothermal hydrogen reduction method using three different carbon supports, commercial activated carbon (AC), commercial multi-walled carbon nanotubes, and bioresidue (BR) obtained via solvent-extraction from a HTL product mixture. The catalysts were screened for their oxygen reduction efficiency using a blend of HTL biocrude in hydrotreated heavy gas oil. The BR-based catalyst was identified as the best-performing catalyst at the screening conditions because it exhibited a higher oxygen reduction percentage (49.2 wt %) than the catalysts synthesized using carbon nanotubes (21.5 wt %) and AC (22.4 wt %). The synthesized catalysts were characterized in order to explain their oxygen reduction percentages, and a parametric study was carried out for the best-performing catalyst to determine the effects of process parameters such as temperature, pressure, reaction time, and catalyst loading on oxygen reduction efficiency. The characterization results revealed that the BR-supported molybdenum catalyst had the highest number of strongly acidic sites, the highest concentration of β-Mo 2 C on its surface, a molybdenum dispersion of 2.4 wt %, a BET surface area of 118 m 2 /g, and an average pore size of 9.7 nm. The oxygen reduction percentage for the BR-based catalyst improved and reached the maximum value of 59.8% for a reaction that was carried out at 325 °C and 5 MPa for 2 h with a catalyst loading of 4% w/w.
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) | 0,000 | 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 ».