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Enregistrement W7118221435

Selective Hydrocracking of Polystyrene Waste over Pt- And Ru-supported Zeolite Catalysts into High Yield LPG and Ethylbenzene

2025· article· en· W7118221435 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthylbenzeneCatalysisPetrochemicalBifunctionalPolystyreneZeoliteSelectivityRaw material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates the chemical upcycling of non-biodegradable polystyrene waste into useful industrial products via catalytic hydrocracking. Zeolite-Y and ZSM-5 catalysts were impregnated with platinum (Pt) and ruthenium (Ru) and used in the conversion of polystyrene waste into highly desirable liquefied natural gases and liquid ethylbenzene. Reactions carried out in a Parr reactor gave C₃–C₄ gas selectivity of 60–67 % for Pt-doped and 41–74 % for Ru-doped HY catalyst, while the Pt-doped ZSM-5 gave 94–96 % C₂–C₄ selectivity of the total gas products. Liquid analysis revealed both Pt and Ru were selective towards single-ring aromatics, notably ethylbenzene (37–44 %). However, Pt-ZSM-5 gave negligible liquid products due to its relatively larger pore sizes (3.8 nm), which promote faster mass transport leading to more cracking and fewer secondary reactions. Higher pressures significantly increased feedstock-to-fluid conversion from 37 % to 73 % at 15 bar and 25 bar H₂, respectively. Longer reaction times and lower polymer:catalyst ratios enhanced hydrogenation and ring-opening reactions, giving lower molecular-weight compounds (≤ C₈) and cycloalkanes. Spent catalysts were reused four times with similar ethylbenzene selectivity obtained, indicating excellent catalyst stability. We present a waste management control strategy for the feedstock recycling of plastic waste using bifunctional catalysts to produce fuels, whilst promoting alternative sources to meet growing energy demand and environmentally benign synthetic routes in the petrochemical industry.

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 seuil0,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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