Development of nickel-based catalysts with biosurfactants for CO2 hydrogenation
Bibliographic record
Abstract
Le rythme rapide du développement humain et l'augmentation consécutive des émissions de gaz à effet de serre (GES) entraînent la nécessité urgente de réduire la dépendance aux combustibles fossiles et aux processus qui en dépendent. Dans ce contexte, le Canada et le Québec se sont engagés à atteindre les objectifs de l'Accord de Paris. Le Canada vise une réduction des émissions de 40-45% par rapport aux niveaux de 2005 d'ici 2030, et le Québec vise une réduction de 37,5% par rapport aux niveaux de 1990 d'ici 2030, et de jusqu'à 95% d'ici 2050. Cependant, atteindre ces objectifs pourrait être plus difficile que prévu. Dans ce contexte, le captage et l'utilisation du CO2 (CCU) est une technologie clé pour contrôler les émissions de GES dans le cadre du développement des technologies Power-to-X (PtX). Le PtX repose sur l'utilisation d'électricité renouvelable comme intrant pour produire des gaz, des produits chimiques, de la chaleur ou des combustibles à faible intensité carbone. La méthanation du CO2 est un procédé PtX de grand intérêt, car il utilise du CO2 et du H2 vert (issu de l'électrolyse de l'eau) pour produire du méthane à faible intensité carbone. Le méthane, qui provient aujourd’hui majoritairement du gaz naturel, est un vecteur énergétique largement utilisé en industrie soit pour la génération directe de chaleur ou encore comme matière première pour la production d’autres vecteurs énergétiques. La méthanation est ainsi un procédé qui permettrait de déplacer l’utilisation du gaz naturel fossile. Les catalyseurs Ni/Al2O3 produits par des techniques d'imprégnation conventionnelles se sont montrés comme les plus performants pour cette réaction. Bien que ces catalyseurs atteignent une conversion du CO2 élevée (jusqu'à 99%) et une sélectivité CH4 proche de 100%, des défis tels que le frittage, le dépôt de carbone, l'empoisonnement du catalyseur et la présence de réactions secondaires, comme la réaction reverse water-gas shift (RWGS) produisant du CO, persistent. Des études montrent que la réduction de la taille des particules de nickel et l'amélioration de la dispersion sur le support alumine peuvent atténuer ces problèmes. Dans ce contexte, ce projet s'est concentré sur la production de catalyseurs Ni/Al2O3 pour la méthanation du CO2 en utilisant des tensioactifs pour réduire la taille des particules de nickel, améliorer leur isolation et renforcer leur dispersion afin de maximiser les performances catalytiques. La première partie a exploré une méthode de synthèse verte utilisant le palmitate de sodium comme tensioactif pour disperser les nanoparticules de nickel. La deuxième partie a étudié une autre approche de synthèse verte utilisant une microémulsion avec du savon d'huile de tournesol comme tensioactif pour la dispersion des nanoparticules de nickel. Dans les deux cas, tous les catalyseurs ont été caractérisés et testés sous différentes conditions de procédé. Globalement, les résultats montrent l'efficacité du palmitate de sodium et du savon d'huile de tournesol dans la dispersion des nanoparticules de nickel, ouvrant la voie à l'utilisation d'huiles résiduelles dans la production de catalyseurs. Ces méthodes de synthèse verte offrent une approche prometteuse et écologique pour le développement de catalyseurs Ni/Al2O3 pour la méthanation du CO2 et ouvrent des perspectives pour de futures recherches sur l’utilisation de tensioactifs dans la synthèse de catalyseurs à base de métaux.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".