The dataset of Preparation of Mn-V-O binary oxides and study on their aerobic oxidation desulfurization performance
Notice bibliographique
Résumé
The data set includes FT-IR and XRD of the sample, XPS of the sample, SEM and element mapping of the sample, comparison of desulfurization performance between Mn-V-O catalyst and other catalysts, effect of reaction temperature on desulfurization effect, effect of oxygen flow rate on desulfurization rate, effect of catalyst dosage on desulfurization, desulfurization effect of different sulfides, analysis of recycling performance and stability of the catalyst, free radical capture and infrared spectrum of the product.The reaction temperature of the experimental samples, the amount of oxygen, the amount of catalyst, the effect of different sulfides on the desulfurization rate, the recycling performance, and the free radical capture experimental data were all completed by the WK-2D microcoulometric analyzer.The scanning electron microscope was performed by Philips XL 30 electron microscope, the FT-IR data was performed by NEXUS 870 Fourier transform infrared spectrometer, the XRD data was measured by D8 Advance X-ray diffractometer, and the XPS data was measured by K-Alpha XPS spectrometer. The electron paramagnetic resonance ( EPR ) test was performed on the Bruker-Emx Plus spectrometer, and the surface structure information of the sample was performed on the Micromeritics ASAP 2010 N2 adsorption-desorption automatic adsorption instrument.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,026 |
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 ».