Activity and Selectivity of Novel Structured Pd-Catalysts: Kinetics Modeling of Vegetable Oils Hydrogenation
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogenation of sunflower oil over novel structured catalysts with pore size ranging from 3 to 20 nm, BET-specific surface area of 710-1200 m²/g, and catalyst metal loadings ranging from 0.7 to 5.0 % w/w, was investigated and compared to a commercial Ni-catalyst. The activity and selectivity of the catalysts as well as profiles of the reaction products such as trans fatty acids (TFA) of the hydrogenated oils were investigated. Surface characteristics of the support and the metal loading significantly affected the activity and selectivity of the Pd-catalysts. Catalyst supports with the pore diameter between 7-8 nm were more active than supports with lower pore diameters. The activity and selectivity of hydrogenation depended on Pd content, with maxima in the concentration range of 0.8 to 1.2 % w/w.The catalyst with Pd-loading of 1% w/w, supported on structured silica material was active and selective for the hydrogenation of sunflower and canola oils under mild process conditions. For same iodine value (IV) reduction, this catalyst produced about the same level of TFA, but produced less stearic acid and was more selective towards cis monoenes formation than Ni-catalyst. More importantly, this catalyst produced a reduced level of stearic acid which causes waxy mouth feel of the hydrogenated fat at increased levels.The lumped kinetic model of the hydrogenation of vegetable oils over Pd as well as Ni catalysts was found useful in the prediction of the fate of reaction and product lumps and was statistically robust. The uncertainty and confidence joint regions were estimated using the Bootstrap Monte Carlo technique.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».