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Enregistrement W6982212146

High Surface Area Cu/γ-Al2O3 Catalyst Synthesized by Reverse Microemulsion Method for CO2 Conversion via Reverse Water Gas Shift

2021· dissertation· en· W6982212146 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCatalysisMicroemulsionWater-gas shift reactionAdsorptionSpace velocitySelectivityCarbon monoxide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, catalytic conversion of CO2 has gained great attention due to environmental issues caused by CO2 emissions around the world. CO2 can be considered as a source of carbon with hydrogenation (using renewable hydrogen) as a possible approach for transforming CO2 into value-added chemicals and fuels creating an artificial carbon cycle. This study investigated the catalytic performance of γ-alumina-supported copper oxide for the reverse water gas shift reaction. The catalytic nanoparticles were characterized by various analytical techniques such as XRD, SEM, TPR etc. The reverse microemulsion (RME) technique was deployed for the synthesis of highly porous CuO supported on γ-Al2O3 with a specific surface area of 369.69 m2/g. The catalytic performance of the synthesized catalyst was evaluated under various operating conditions (300-500 °C and 10,000 to 200,000 mL gcat-1 h-1). Results showed 100% CO selectivity with excellent CO2 conversion (near to equilibrium, 53%) at 500 °C. Catalyst stability test was conducted for 95 h at 1 atm and 600 °C with varying space velocities. RME-prepared Cu/γ-Al2O3 catalyst showed excellent catalytic stability and CO2 conversion of 61% at GHSV of \n60,000 and 41% at GHSV of 200,000 mL gcat-1 h-1. This study showed that reverse microemulsion \nis a promising method for developing catalysts and enhancing their functionality in thermo-catalytic reactions. \nThe CO2 adsorption mechanism was studied via in-situ FTIR. At 300 °C and low gas concentration, CO2 was physically adsorbed on the surface as carbonates and the persistent formation of CO was observed. A rate equation was suggested along and kinetic parameters were estimated in order to extrapolate the experimentally measured data. The resulting reaction rate expression with the estimated parameters was successfully implemented under various operating conditions to evaluate the catalytic performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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