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Enregistrement W4415429091 · doi:10.1038/s41467-025-64417-8

Dynamic activation catalysts for CO2 hydrogenation

2025· article· en· W4415429091 sur OpenAlexaff
Zhewei Zhang, Jun Yao, Chenyang Shen, Fengfeng Li, Changshun Deng, Taotao Zhao, Xuefeng Guo, Yan Zhu, Xiangke Guo, Nianhua Xue, Luming Peng, Weiping Ding

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisMethanolSelectivityActivation energyReaction conditionsSolid-stateSteady state (chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In typical heterogeneous catalytic reactions, catalysts, whether fixed or flowing, maintained their bulk and surface structures as stable as possible. We report here dynamic activation catalysts having continuously generate highly active sites in working, which enables a usually low active Cu/Al 2 O 3 catalyst for CO 2 hydrogenation, showing extraordinary catalytic performances. Using reaction streams in unusually high linear speed to blow and carry the Cu/Al 2 O 3 particulates to collide cyclically with a rigid target, the CO 2 conversion rate is more than three times enhanced at methanol selectivity promoted to 95% from less than 40% and the methanol space-time-yield is six times increased. By experimental and theoretical investigation, the dynamic activation of Cu/Al 2 O 3 is defined as a discrete condensed state with a distorted and elongated lattice, reduced coordination, and abnormal catalytic properties. We envision that continuous research on the dynamical activation catalysts will advance novel methods for promoting catalytic performance and discovering new catalytic reactions.

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)0,000
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 enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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