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Enregistrement W4411080121 · doi:10.1016/j.cattod.2025.115418

Novel insight into the influence of supports on the performance of α-MnO2 catalysts for ozone-assisted VOC oxidation: A comparative study of inert and semiconductor supports, impact of operational parameters, and stability assessments

2025· article· en· W4411080121 sur OpenAlexafffund
Farid Jafarihaghighi, Amir Payan, Jafar Soltan

Notice bibliographique

RevueCatalysis Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCatalysisInertOzoneHeterogeneous catalysisChemistryChemical engineeringNanotechnologyMaterials scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of different supports on the performance of α-MnO₂ in ozone-assisted catalytic oxidation of volatile organic compounds (VOCs). Two supports, ZSM-5 and SiO 2 , were compared for effectiveness in removing polar (acetone) and nonpolar (toluene) VOCs. Catalysts were characterized by TGA, BET, TEM, XRD, HRTEM, XPS, EDX, and SEM analyses. Results showed that α-MnO 2 /ZSM-5 achieved superior removal efficiencies (93% acetone, 96% toluene), attributed to the higher density of oxygen vacancies and lower Mn oxidation states facilitated by ZSM-5. Operational parameters such as relative humidity and temperature were also evaluated, demonstrating enhanced catalyst stability and performance in humid conditions. α-MnO 2 /ZSM-5 exhibited minimal deactivation (<5%) after 10 cycles, highlighting its potential for sustainable air purification applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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