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Enregistrement W1978993300 · doi:10.1007/s11746-008-1277-z

Epoxidation of Canola Oil with Hydrogen Peroxide Catalyzed by Acidic Ion Exchange Resin

2008· article· en· W1978993300 sur OpenAlexafffund
Rubeena Mungroo, Narayan C. Pradhan, Vaibhav V. Goud, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Synthesis and Reactions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésChemistryHydrogen peroxideFormic acidDegree of unsaturationAcetic acidCatalysisIodine valueIon-exchange resinOleic acidAmberliteIodineOrganic chemistryNuclear chemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canola oil with an iodine value of 112/100 g, and containing 60% oleic acid and 20% linoleic acid, was epoxidised using a peroxyacid generated in situ from hydrogen peroxide and a carboxylic acid (acetic or formic acid) in the presence of an acidic ion exchange resin (AIER), Amberlite IR 120H. Acetic acid was found to be a better oxygen carrier than formic acid, as it produced about 10% more conversion of ethylenic unsaturation to oxirane than that produced by formic acid under otherwise identical conditions. A detailed process developmental study was then performed with the acetic acid/AIER combination. The parameters optimised were temperature (65 °C), acetic acid to ethylenic unsaturation molar ratio (0.5), hydrogen peroxide to ethylenic unsaturation molar ratio (1.5), and AIER loading (22%). An iodine conversion of 88.4% and a relative conversion to oxirane of 90% were obtained at the optimum reaction conditions. The heterogeneous catalyst, AIER, was found to be reusable and exhibited a negligible loss in activity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations202
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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