Phenomenological approaches for quantitative temperature-programmed reduction (TPR) and desorption (TPD) analysis

解吸 背景(考古学) 热脱附光谱法 表征(材料科学) 现象学模型 生物系统 还原(数学) 代表(政治) 化学 实验数据 热力学 程序升温还原 动力学 材料科学 催化作用 计算机科学 物理化学 数学 吸附 纳米技术 物理 统计 有机化学 古生物学 几何学 政治 政治学 法学 生物 量子力学
作者
Simoní Da Ros,Karen Aline Valter Flores,Marcio Schwaab,Elisa Barbosa-Coutinho,Nádia Regina Camargo Fernandes-Machado,José Carlos Pinto
出处
期刊:Journal of Industrial and Engineering Chemistry [Elsevier]
卷期号:94: 425-434 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.jiec.2020.11.018
摘要

Temperature-programmed reduction (TPR) and temperature-programmed desorption (TPD) are techniques widely used for catalyst characterization, providing information about active sites. However, results from these experiments are usually interpreted with the aid of empirical models, based on the representation of reduction or desorption profiles as summations of empirical reference curves. In this context, phenomenological approaches can present several advantages over this traditional empirical approach, as in this case the extracted information can be based on theoretical models that allows for a deeper understanding of the catalyst properties. For this reason, in the present work, empirical and phenomenological modelling approaches are evaluated for the quantitative analysis of H2-TPR and NH3-TPD profiles, obtained from the characterization of Ni/SiO2 and Al2O3 alumina catalysts, respectively, and results from both approaches are thoroughly compared and discussed for the first time. Our results, obtained from the fitting of both modelling approaches to the whole experimental profile by using nonlinear regression, indicate that the phenomenological modelling approach can be considered better and should therefore be preferred, as it allows for significantly more accurate quantification and correct discrimination of distinct active sites, in addition to simultaneously enabling the determination of reduction or desorption kinetics parameters.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
FL完成签到 ,获得积分0
刚刚
1秒前
我是犇犇发布了新的文献求助10
1秒前
bkagyin应助熊有鹏采纳,获得10
1秒前
北天极完成签到 ,获得积分10
2秒前
dbq发布了新的文献求助10
2秒前
红桃小六完成签到,获得积分10
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
乌拉坦发布了新的文献求助10
3秒前
鳗鱼语风发布了新的文献求助30
3秒前
情怀应助ruby采纳,获得10
3秒前
OPV完成签到,获得积分0
3秒前
3秒前
漫漫发布了新的文献求助10
4秒前
zxy发布了新的文献求助10
4秒前
我是老大应助tusizi2006采纳,获得10
4秒前
慕青应助Megan采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
Qimier完成签到,获得积分10
5秒前
tutulunzi完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
PeakKing发布了新的文献求助10
6秒前
乐乐应助suohaiyun采纳,获得10
6秒前
A健发布了新的文献求助10
7秒前
高数数发布了新的文献求助10
7秒前
李爱国应助Lyd采纳,获得10
7秒前
wrimer完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
隐形曼青应助Run采纳,获得10
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
一二三完成签到,获得积分10
9秒前
SCI发发发发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
馒头发布了新的文献求助10
10秒前
mark发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
从k到英国情人 1500
Ägyptische Geschichte der 21.–30. Dynastie 1100
„Semitische Wissenschaften“? 1100
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5728057
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5311160
关于积分的说明 15312957
捐赠科研通 4875318
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2618704
邀请新用户注册赠送积分活动 1568361
关于科研通互助平台的介绍 1525003