DECOMPOSIÇÃO DO METANO EM CATALISADORES DE COBALTO SUPORTADOS – O EFEITO DAS PROPRIEDADES TEXTURAIS NA ATIVIDADE CATALÍTICA PARA FORMAÇÃO DE CARBONO FILAMENTAR
Bibliographic record
Abstract
Atualmente, existem muitos estudos sendo realizados visando à formação de materiais nanoestruturados. A formação dessas estruturas ocorre através de reação química em superfícies metálicas, principalmente contendo níquel e cobalto. Neste trabalho, foram preparados catalisadores de cobalto, suportados em SiO2, Al2O3 e Nb2O5 para serem testados na decomposição do CH4 com produção de H2 e formação de depósitos carboníferos. Sabe-se que o tamanho das partículas metálicas, sua dispersão, área específica e estrutura dos suportes influenciam bastante o processo. Diversas técnicas foram utilizadas para caracterizar os catalisadores: determinação da área específica (BET); difração de raio X (DRX), que mostrou a presença da fase cristalina dos suportes; quimissorção de hidrogênio, para quantificação de sítios de cobalto metálico dispersos na superfície, e redução à temperatura programada (TPR) para avaliar a redutibilidade das espécies de cobalto. Os tamanhos médios das partículas de cobalto também puderam ser estimados pela quimissorção. Foram realizados ainda testes catalíticos, que permitiram avaliar a reatividade para decomposição do metano e a formação dos depósitos carboníferos nos catalisadores metálicos, sendo que os catalisadores de Co/SiO2 reduzidos a 500oC exibiram as maiores conversões. lt;/span>
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".