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Enregistrement W1977945564 · doi:10.1038/srep04021

High performance catalytic distillation using CNTs-based holistic catalyst for production of high quality biodiesel

2014· article· en· W1977945564 sur OpenAlex
Dongdong Zhang, Dali Wei, Qi Li, Xin Ge, Xuefeng Guo, Zaiku Xie, Weiping Ding

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesSINOPEC Shanghai Research Institute of Petrochemical TechnologyNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésGlycerolBiodieselBiodiesel productionCatalysisTransesterificationDistillationProcess engineeringProcess (computing)Materials scienceChemical engineeringBiochemical engineeringPulp and paper industryChemistryOrganic chemistryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For production of biodiesel from bio oils by heterogeneous catalysis, high performance catalysts of transesterification and the further utilization of glycerol have been the two points of research. The process seemed easy, however, has never been well established. Here we report a novel design of catalytic distillation using hierachically integrated CNTs-based holistic catalyst to figure out the two points in one process, which shows high performance both for the conversion of bio oils to biodiesel and, unexpectedly, for the conversion of glycerol to more valuable chemicals at the same time. The method, with integration of nano, meso to macro reactor, has overwhelming advantages over common technologies using liquid acids or bases to catalyze the reactions, which suffer from the high cost of separation and unsolved utilization of glycerol.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle