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第十三届催化国际研讨会 (ICC 2027)
会议日期:2027-7-16 至 2027-7-18
会议地点:贵阳市
收录检索:CNKI Scholar
466 0 0
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会议简介

第十三届催化国际研讨会 (ICC 2027)
The 13th Int'l Conference on Catalysis(ICC 2027)

时间:2027年7月16-18日

地点:中国贵阳

会议官网:https://www.academicx.org/ICC/2027/

检索:知网学术收录

 

△. 大会简介

第十三届催化国际研讨会 (ICC 2027) 将于2027年7月16-18日在中国贵阳举行。ICC 2027议题涵盖催化技术创新,催化剂设计,催化剂制备与表征,电催化,纳米催化,小分子催化,结构化催化剂,催化反应的理论模型等。本届大会将继续遵循学术性、国际性的原则,特邀国内外催化等相关领域内的学者专家前来参会,并做出精彩的报告。  


△. 参会方式 

1、全文参会(参会 + 全文发表 + 报告)  

投递全文并参会,录用的文章发表在开源期刊上;  

一篇文章的注册费含一位作者的参会费用,将安排做10-15分钟的口头报告;  

2、摘要参会(参会 + 摘要 + 报告 )

投递摘要并参会,安排10-15分钟口头报告;

3、听众参会:无报告仅参会

注:如因特殊情况无法到场参会,可提供海报或录制的报告视频。会后我们将发送照片,并办理发票、邀请函、参会证明、会议期刊、会议证等物资的邮寄。

 

△. 文章出版

出版物:所有被会议录用的英文稿件将会发表在国际英文开源期刊的正刊上, 更多详情请与我们联系。

检索:知网学术收录


投稿须知:

1. 初版文章必须是PDF或WORD版格式,并统一通过网上投稿系统或组委会邮箱提交。终版文章必须是可编辑的WORD版格式或Latex文件包。

2. 如果您只是参会作报告,不需要发表文章,只需要将摘要提交到投稿系统。

3. 您可点击左上角Template for Manuscripts下载全文投稿模板,按照此模板准备文章。全文篇幅建议15-20页(按照模板格式,带图和参考文献),超过20页需缴纳超页费。摘要投稿需使用英文书写,无格式要求,具备标题、内容、关键词、作者信息即可,篇幅建议控制在1页以内,最长不超过2页。

4. 投稿之后5-7个工作日内您会收到审核结果,如逾期未收到邮件通知,请您尽快联系我们。

5. 可投中文稿件,文章题目、摘要,关键词需要中英双语,正文部分为中文(可联系我们索取模板文档)。参会时口头报告/海报张贴必须做英文的。

 

△. 大会日程(供参考) 

2027年7月16日 - 大会签到(发指南、期刊、参会证、餐券等相关物资)

2027年7月17日 - 特邀演讲嘉宾报告

2027年7月18日 - 作者报告及海报展示


该会议征文涉及领域包括(但不限于):

Fundamental & Theoretical Catalysis

Reaction Mechanisms & Kinetics

Characterization of Catalytic Materials

Surface Science and Model Catalysis

Computational Catalysis & Modeling

Active Site Identification and Dynamics

Catalyst Synthesis & Engineering

Nanocatalysis

Porous Materials

Heterogeneous Catalyst Design

Catalyst Deactivation and Regeneration

High-Throughput Synthesis and Screening

Types of Catalysts & Processes

Heterogeneous Catalysis

Homogeneous Catalysis

Biocatalysis

Electrocatalysis

Photocatalysis

Enzymatic and Chemo-Enzymatic Cascades

Key Reaction Types & Applications

Energy-Related Catalysis

Environmental Catalysis

Fine Chemicals & Synthesis Catalysis

Sustainable & Green Chemistry

Emerging Trends & Cross-Disciplinary Topics

Single-Atom Catalysis (SACs)

Nanoscale and Confinement Effects

Dynamic Catalysis

Machine Learning and AI for Catalyst Discovery

Plasma Catalysis



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