MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7083690644 · doi:10.1016/j.cattod.2025.115572

CO2 methanation over BEA zeolite catalysts: Effect of MgO and in-situ Ni incorporation

2025· article· en· W7083690644 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueCatalysis Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésMethanationCatalysisZeoliteSelectivityCarbon fibersScanning electron microscopeMethaneNon-blocking I/O

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide methanation is a promising carbon management technology that reduces CO 2 concentrations and facilitates the long-term storage of excess renewable energy, thereby closing the carbon cycle. This study investigates the catalytic performance of BEA zeolite-based catalysts in the methanation of CO 2 , focusing on the role of MgO as a promoter and investigating the incorporation of Ni by in-situ method. The catalysts were synthesized via two methods: post-modification with Ni and MgO loading, and in-situ incorporation of Ni within the zeolite framework. Characterization techniques, including X-ray diffraction (XRD), Scanning Electron Microscope (SEM), Transmission Electron Microscopy (TEM), H 2 -TPR, and CO 2 -TPD, were used to evaluate the physical and chemical properties of the catalysts. The results demonstrated that MgO promoted the catalytic activity of BEA zeolites, enhancing CO 2 conversion and methane selectivity at lower reaction temperatures. The in-situ incorporation of Ni showed negligible activity at temperatures below 350 °C but outperformed post-modified catalysts at higher temperatures, particularly above 400 °C. These findings suggest that while post-modified catalysts are more effective at lower temperatures, in-situ Ni incorporation offers superior catalytic performance at elevated temperatures, making it a promising approach for high-temperature methanation reactions. This work contributes to the development of efficient catalysts for CO 2 methanation, supporting carbon capture and utilization efforts. Beta (BEA) zeolite structure modified by post and in-situ methods. The in-situ method incorporated Ni into BEA zeolite structure by replacing silicon or aluminum atoms, while the post-modification method disperses NiO on both the surface and within the pores of the BEA zeolite structure • BEA zeolite synthesized, modified with MgO, and 13 wt% Ni via post-modification. • MgO in BEA catalysts boosts CO 2 conversion and methane selectivity. • 5 wt% MgO and 13 wt% Ni catalyst showed optimal performance and over 50 h stability. • Ni incorporated successfully into the BEA zeolite framework using in-situ method. • In-situ Ni method achieved 6.6 h −1 TOF vs. 14 h −1 for post-modification.

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 seuil0,003

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCatalysis TodayMême sujetGenomics and Phylogenetic StudiesTravaux en français237 207