Synthesis of novel catalysts for hydrodeoxygenation of bio-oil: guaiacol as a model component
Notice bibliographique
Résumé
In this work, NiMo/Support catalysts have been prepared by impregnation technique and evaluated for hydrodeoxygneation (HDO) reaction of guaiacol (GUA) aiming at the identification of active catalysts. Among various catalysts, NiMo/TiO 2 was chosen to understand the influence of reaction parameters, such as temperature, reaction time, H 2 pressure, and quantity of the catalyst. The influence of the metal components on guaiacol conversion is determined by comparing mono (Ni and Mo) metals deposited TiO 2 . These results signify the alloying nature of metal components. GCMS results showed that phenol is a major component in all the conditions. As there is an increase in the temperature (200, 250, 300, 350C), reaction time (1, 5, 8, 24 h), H 2 /guaiacol molar feed ratio (0, 1:2, 1:1, and 2:1), and catalyst amount (0, 25, 50, 100 mg), the conversion has increased significantly while maintaining the high selectivity to HDO products without ring opening reactions. Under optimized conditions (350C and 2:1 of H 2 :guaiacol ratio), 98% guaiacol is converted on NiMo/TiO 2 resulting phenol, poly methyl substituted phenols, and traces of cyclohexanone and benzene. It is remarkable that a low amount of catechol dimethyl ether and no indication of catechol and creosol were detected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».