Research and Application Development of Catalytic Redox Technology for Zeolite-Based Catalysts

沸石 催化作用 化学工程 吸附 材料科学 氧化还原 多孔性 碳纤维 活性炭 纳米技术 化学 无机化学 有机化学 复合数 工程类 复合材料
作者
Wentao Zhang,De Fang,Guanlin Huang,Da Li,Yun Zheng
出处
期刊:Catalysts [MDPI AG]
卷期号:13 (8): 1197-1197 被引量:3
标识
DOI:10.3390/catal13081197
摘要

Zeolites are porous materials with plentiful and adjustable pore structures, which are widely applied in various fields such as fossil fuel energy conversion, preparation of clean energy, chemical product conversion, CO2 capture, VOC treatment, and so on. Zeolites exhibited advantageous adsorption compared with traditional adsorbents such as activated carbon; in addition, they can also provide abundant reaction sites for various molecules. The chemical composition, structural acidity, and distribution of pore size can distinctly affect the efficiency of the reaction. The modification of zeolite structure, the development of novel and efficient preparation methods, as well as the improvement of reaction efficiency, have always been the focus of research for zeolites.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
花信风完成签到,获得积分10
1秒前
行走完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
皮凡发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
Azhou举报聪明亦玉求助涉嫌违规
4秒前
6秒前
科研通AI2S应助Ww采纳,获得10
7秒前
uni发布了新的文献求助10
7秒前
yeeee发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
情怀应助言叶采纳,获得10
10秒前
老程完成签到,获得积分10
11秒前
赢赢完成签到 ,获得积分10
13秒前
无花果应助顺心萝莉采纳,获得20
13秒前
14秒前
14秒前
14秒前
星辰大海应助忧伤的烨伟采纳,获得10
15秒前
16秒前
17秒前
xzy完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
19秒前
19秒前
噢耶发布了新的文献求助10
20秒前
Jasper应助好事发生666采纳,获得10
20秒前
CodeCraft应助鲁士晋采纳,获得10
20秒前
狸追完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
21秒前
言叶发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
情怀应助allrubbish采纳,获得10
24秒前
FashionBoy应助田田田田采纳,获得10
24秒前
葛辉辉发布了新的文献求助10
24秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Les Mantodea de Guyane 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 970
Field Guide to Insects of South Africa 660
Foucault's Technologies Another Way of Cutting Reality 500
Forensic Chemistry 400
Toward personalized care for insomnia in the US Army: a machine learning model to predict response to cognitive behavioral therapy for insomnia 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3392031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3002909
关于积分的说明 8806330
捐赠科研通 2689684
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1473169
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 681415
邀请新用户注册赠送积分活动 674292