MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7071494112

Sustainable hydrogen production via glycerol steam reforming with and without in-situ CO2 removal : materials development and application

2019· other· fr· W7071494112 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCentre in Green Chemistry and CatalysisFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Laval
Mots-clésSteam reformingHydrogen productionClaus processSorptionSulfur dioxide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières décennies, l'hydrogène a beaucoup attiré l'attention en tant que vecteur d'énergie verte. Actuellement, plus de 95% d'hydrogène est produit à partir de combustibles fossiles, ce qui a été remis en question par l'épuisement des ressources et l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre. Par conséquent, les ressources renouvelables neutres en carbone telles que la biomasse et les produits chimiques dérivés de la biomasse suscitent un intérêt croissant comme alternative pour la production d'hydrogène. En tant que sous-produit principal du processus de fabrication du biodiesel, le glycérol est devenu une source prometteuse de production d’hydrogène. Bien que le reformage à la vapeur («steam reforming», SR) soit reconnu comme une approche prometteuse pour convertir le glycérol en hydrogène, le procédé est confronté à un certain nombre de défis, notamment la présence de réactions limitées par l’équilibre chimique et la nécessité d'un système couteux de purification en aval. Pour remédier ces problèmes, une solution prometteuse est l’application du procédé de reformage à la vapeur couplé à la sorption spécifique in-situ (« sorption enhanced steam reforming», SESR), dans lequel les réactions de reformage, la réaction du gaz à l’eau («water gas shift», WGS) et la capture du CO2 se produisent simultanément en utilisant un catalyseur de reformage et un sorbant solide pour le CO2. Dans ce procédé, l'élimination du CO2 se produit simultanément à la réaction de reformage, décalant la réaction du WGS vers la production d'hydrogène et produisant un flux de gaz enrichi en hydrogène en une seule étape. Les facteurs clés du succès de cette technologie sont principalement (i) les catalyseurs de reformage et les sorbants de CO2 pouvant fonctionner efficacement dans les conditions difficiles du procédé SESR et (ii) le moyen d’associer le catalyseur au matériau sorbant. Cette thèse porte sur le développement de catalyseurs et de matériaux bifonctionnels catalyseur-sorbant efficaces pour la production durable d'hydrogène par le SR et le SESR duglycérol (SRG et SESRG). Plus spécifiquement, ce travail fait l’objet de quatre directions principales: (i) l’étude de l’effet de l’addition de vapeur pendant la carbonatation ou la calcination sur les performances du sorbant Ca9Al6O18-CaO lors de la capture du CO2, (ii) le développement des matériaux bifonctionnels Ca9Al6O18−CaO/xNiO (x = 15, 20et 25% en poids) et Ca9Al6O18−CaO/20NiO−yCeO2 (y = 5, 10 et 15% en poids) et l’étude de l’effet du CeO2 sur la stabilité des matériaux en fonctionnement cyclique SESRG/régénération, (iii) le développement d’une nouvelle méthode de synthèse duspinelle NiAl2O4 plus facilement réductible et l’étude de l'effet de l'addition de CeO2 sur ses performances catalytiques, et (iv) le développement d’une nouvelle méthode de synthèse de deux matériaux bifonctionnels catalyseur-sorbant à base de Ni-CaO pour obtenir une distribution très uniforme des sites actifs catalytiques. (i) Les performances du sorbant Ca9Al6O18-CaO pour la capture du CO2 ont été étudiées en présence de 2.3 et 9.5% en volume de vapeur. Les résultats obtenus ont révélé que la réactivité du sorbant était remarquablement améliorée pour les deux concentrations de vapeur injectée lors de l'étape de carbonatation. Dans le cas de l'addition de vapeur pendant la calcination, la performance de la capture a été influencée négativement ou positivement en fonction de la concentration de vapeur: pour 2.3%, la réactivité du sorbant a été diminuée, tandis que la présence de 9.5% a entraîné une augmentation de la capacité de capture pendant les 9 premiers cycles. (ii) Deux séries de matériaux bifonctionnels catalyseur-sorbantont été développées pour la production d’hydrogène de haute pureté par SESRG. L'utilisation des matériaux Ca9Al6O18-CaO/xNiO (x = 15, 20 et 25% en poids) pendant cinq cycles SESRG/régénération a révélé que leur réactivité diminuait rapidement, principalement à cause du frittage duCaO et du dépôt de coke. De ce fait, la période de pre-breakthroughet le rendement en hydrogène ont diminué de façon notable pendant l’opération cyclique. Il est intéressant de noter que l’ajout de CeO2 au matériau le plus efficace (Ca9Al6O18−CaO/20NiO) a permis d’améliorer considérablement sa stabilité. Le matériau bifonctionnel activé avec 10% (en poids) de CeO2 a démontré les meilleures performances: pureté et rendement en H2de 98% et 91%, respectivement, pendant 20 cycles SESRG/régénération. (iii) Une nouvelle méthode impliquant la calcination en une ou deux étapes d'un alcoolate de métal mixte Ni-Al(«Ni-Al mixed-metal alkoxide», (Ni-Al)-Glycerate) a été développée pour la synthèse de spinelle de NiAl2O4. À des fins de comparaison, le spinelle de NiAl2O4 a également été synthétisépar la méthode classique de co-précipitation suivie de la technique de calcination en deux étapes. Les résultats de la caractérisation des matériaux ont révélé que la synthèse de spinelle de NiAl2O4 parla calcination de (Ni-Al)-Glycérateen deux étapesa conduit à la formation d'un catalyseur plus facilement réductible et d'une structure poreuse plus développée. Cet échantillon représentait le rendement en H2le plus élevé (76.38%) et la conversion du glycérolen produits gazeux (95.42%) par rapport aux autres échantillons. Afin de réduire ou éviter la formation de coke, CeO2 (10% en poids) a été incorporé dans l’échantillon préparé parla calcination de (Ni-Al)-Glycérateen deux étapes. L'analyse thermogravimétrique du catalyseur promu par CeO2 après la réaction de reformage a révélé que la formation de coke était presque complètement supprimée. (iv) La méthode développée pour la synthèse despinelle de NiAl2O4 dans les travaux précédents a été combinée autraitement du sorbant à base de CaO avec une solution d’éthanol/eau afin de synthétiser deux nouveaux matériaux bifonctionnels catalyseur-sorbant à base de Ni-CaO pour la production d'hydrogène via SESRG. Les expériences effectuées en opération cycliques SESRG/régénération ont montré une activité et une stabilité supérieures pour le matériau bifonctionnel Ca3Al2O6-CaO/NiO-CeO2 (pureté de l’H2 d’environ 96% pendant 10 cycles), par rapport à NiAl2O4-CaO/NiAl2O4-CeO2 (pureté de l’H2 d’environ 90% pendantles 6 premiers cycles, diminuant à 86% au cours des 4 derniers cycles). En conclusion, les résultats présentés dans cette thèse montrent que le SESRG peut être une approche très prometteuse pour la production d’hydrogène de haute pureté en une seule étape, à condition que les matériaux bifonctionnels catalyseur-sorbantutilisés possèdent une distribution uniforme des sites actifs catalytiques et à sorption à l’échelle nanométrique et une résistance élevée au frittage de CaO et formation de coke. Pour préparer des matériaux bifonctionnels catalyseur-sorbant présentant ces caractéristiques, deux approches principales ont été utilisées dans ce travail: (i) le développement de nouvelles méthodes de synthèse permettant une distribution homogène des éléments ciblés (Ca, Ni, Alet Ce dans cette étude) et (ii) l'utilisation de CeO2 comme promoteur prometteur pour réduire ou supprimer la formation de coke et améliorer la stabilité cyclique des particules de CaO.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorpus Université Laval (Université Laval)→Travaux en français237 207→