MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008106236 · doi:10.1134/s2070050413010108

Catalytic hydrodechlorination of chlorinated hydrocarbons in a medium of sodium hydroxide solutions. I: Conversion of carbon tetrachloride

2013· article· en· W2008106236 sur OpenAlexaboutno aff
А. В. Терехов, Л. Н. Занавескин, К. Л. Занавескин, О. А. Конорев

Notice bibliographique

RevueCatalysis in Industry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisChemistryAutoclaveCarbon tetrachlorideSodium hydroxideInorganic chemistryCarbon monoxideOrganic chemistryNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon tetrachloride, classified as an ozone-depleting substance in the Montreal Protocol, is formed as a byproduct in the production of chlorinated hydrocarbons (chloromethanes, perchloroethylene, etc.). To develop a rational method of CCl 4 utilization (an alternative to burning), in this work we study the liquid-phase catalytic hydrodechlorination of CCl 4 with the formation of useful products such as sodium formiate, hexachloroethane, and perchloroethylene in the presence of aqueous sodium hydroxide solutions. Experiments are performed in a 300-mL autoclave at pressures of up to 1.5 MPa within a temperature range of 80–120°C on a Pd catalyst on sibunite (5 fractions, 0.1 to 1.6 mm). The dependences of the CCl 4 conversion and the selectivities with respect to the principal reaction products on the initial concentrations of CCl 4 and NaOH, the temperature, the partial pressure of hydrogen, the size of catalyst particles, and the palladium content in a catalyst are studied. Using the obtained data as a basis, we propose a process flowsheet, make some recommendations on the process conditions (depending on the specified composition of products), and determine the optimum catalyst characteristics: 1.5 wt % Pd on sibunite with a grain size of 0.315–0.63 mm. The proposed process allows us not only to solve the problem of recycling CCl 4 -containing wastes, but also to provide the production of three marketable products.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCatalysis in IndustryMême sujetEnvironmental remediation with nanomaterialsTravaux en français237 207