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J-GLOBAL ID：200902253481562527   整理番号：09A0497524

高圧下メタンのドライ改質反応のためのCo/SrCO₃触媒への添加材のニューラルネットワーク支援スクリーニングと最適化

Artificial Neural Network Aided Screening and Optimization of Additives to Co/SrCO₃ Catalyst for Dry Reforming of Methane under Pressure

著者 (3件)： OMATA Kohji (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  KOBAYASHI Yasukazu (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  YAMADA Muneyoshi (Tohoku Univ., Sendai, JPN)
資料名： Energy & Fuels  (Energy & Fuels)
巻： 23  号： 3/4  ページ： 1931-1935  発行年： 2009年03月 
JST資料番号： E0805B  ISSN： 0887-0624  CODEN： ENFUEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,Co/SrCO₃触媒へのコークス生成を防ぐために新しい添加剤をデータマイニング法,すなわちニューラルネットワーク(ANN)や,実験デザイン法(DOE),格子調査法といった方法を高圧下(1MPa,1023K,SV100000mL/h/g)メタンのドライ改質反応でCo+X/SrCO₃(X=B,K,Sc,Mn,Zn,Nb,Ag,Nd,Re,Ti)触媒のスクリーニングと最適化に応用した。10molCo+1molX/SrCO₃と16の物理化学的性質をANNを使って調べた。ReとNdの添加は,触媒活性を高め,Co/SrCO₃触媒活性の安定性を高める事が分かった。最適触媒活性は,4.3mol%Co+2.2mol%Nd+2.3mol%Re/SrCO₃で,100時間後のCH₄転化率は,18%から33%に,一方炭素の析出は,18.6から5.8%へ減少した。

シソーラス用語： *担持触媒 ,  *データマイニング ,  *ニューラルネットワーク ,  *改質 ,  *スクリーニング ,  最適化 ,  活性 ,  安定性 ,  転化率 ,  炭素 ,  *遷移金属触媒 ,  炭酸ストロンチウム ,  *コーク生成 ,  触媒失活 ,  *添加物効果 ,  アルカン
準シソーラス用語： *コバルト触媒

分類 (2件)： 各種有機化合物の製造  (YD02000V) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (10件)： 高圧 ,  メタン ,  改質反応 ,  CO ,  SrCO3 ,  触媒 ,  ニューラルネットワーク ,  支援 ,  スクリーニング ,  最適化