Mesoporous Ceria Catalyst Synthesis: Effects of Composition on Thermal Stability and Oxygen Depletion in Methane Rich and Lean Environments
Notice bibliographique
Résumé
This work takes a closer look at ceria catalyst synthesis through micelle self-assembly. We compare surfactants, precursors, solvent systems, and doping. The surfactants are the building blocks upon which the ceria can crystallize. The samples are calcinated to test their thermal stability. Characterization is performed using pXRD as well as physisorption. The samples that exhibited a higher thermal stability were characterized to have a high surface area as well as low fluctuations in crystallite size, pore volume, and pore size. Ceria synthesized with cerium (III) nitrate hexahydrate and CTAB in a water:ethanol mixture using sodium hydroxide showed to be the most effective at providing a thermally stable product. Doping the catalyst with titanium increased the thermal stability significantly. Select samples were run in a variety of fuel to oxygen ratios to determine the best conditions in which we could perform partial methane oxidation to recuperate hydrogen gas. Most of the experiments show oxygen depletion with minor changes in other gas levels indicating that there is no oxidation occurring. Curiously the oxygen levels do decrease. There is a possibility that there is a reaction occurring initially at room temperature and being exacerbated with further temperature increase.
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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 ».