Research Explorer

Uw browser ondersteunt geen JavaScript of JavaScript is niet ingeschakeld. Zonder JavaScript kan sommige functionaliteit van deze webapplicatie uitgeschakeld zijn of foutmeldingen veroorzaken. Raadpleeg om JavaScript in te schakelen de handleiding van uw browser of contacteer uw systeembeheerder.

Onderzoeker

Konstantijn Rommens

Publicaties & datasets

Prijzen & Erkenningen

11 Resultaten

2025

First-principles high coverage microkinetic models for COx hydrogenation over cobalt and nickel

Konstantijn RommensMark Saeys

First-principles microkinetic models for COx hydrogenation using realistic surface coverages

Konstantijn RommensMark Saeys

First‐principles microkinetic models for crowded surfaces

Dilan TunçerKonstantijn RommensThobani GambuMark Saeys

A1 Artikel in een tijdschrift in CHEMCATCHEM

Key role of realistic surface coverages in first-principles microkinetic models for COx hydrogenation

Konstantijn RommensThobani GambuMark Saeys

Sustainable fuels from CO2-rich synthesis gas via Fischer-Tropsch technology

Bart de JongKonstantijn RommensTal RosnerPaul van den TempelLéon RohrbachLeendert BezemerHero Jan HeeresMark SaeysCharlotte VogtJingxiu Xie

Sustainable fuels from CO2-rich synthesis gas via Fischer-Tropsch technology

Bart C. A. de JongKonstantijn RommensTal RosnerPaul van den TempelLeon RohrbachG. Leendert BezemerHero J. HeeresMark SaeysCharlotte VogtJingxiu Xie

A1 Artikel in een tijdschrift in ACS CATALYSIS

2024

Key role of CO coverage for chain growth in co-based Fischer–Tropsch synthesis

Konstantijn RommensKasun GunasooriyaMark Saeys

A1 Artikel in een tijdschrift in ACS CATALYSIS

2023

Microkinetic investigation of COx hydrogenation over cobalt catalysts

Konstantijn RommensMark Saeys

Molecular views on Fischer–Tropsch synthesis

Konstantijn RommensMark Saeys

A1 Artikel in een tijdschrift in CHEMICAL REVIEWS

2022

Enabling chain-growth by high CO coverage : a DFT-based microkinetic model

Konstantijn RommensMark Saeys

Modeling realistic catalyst nanoparticles for Fischer-Tropsch synthesis using machine-learning potentials

Konstantijn RommensMark Saeys