Low Trans and Saturated Vegetable Oil Hydrogenation over Nanostructured Pd/Silica Catalysts: Process Parameters and Mass-Transfer Features Effects
Notice bibliographique
Résumé
Sunflower and canola oils were hydrogenated over a novel Pd catalyst and a commercial N catalyst. The Pd catalyst consisted of palladium nanoparticles highly dispersed on mesostructured silica material. The effect of temperature (80−130 °C) and H 2 pressure (3.6−9.3 atm) on the activity, selectivity, and trans (TFA) and saturated (SFA) fatty acids formation were studied for both oils and types of catalysts. It was found that the reaction temperature and the hydrogen pressure increased the activity of both catalysts and controlled the solubility of hydrogen and the cis/trans isomerization. The Pd catalyst exhibited a greater selectivity toward the formation of monoene in comparison to the commercial Ni catalyst. Partial hydrogenation of both oils from initial iodine (IV o ) value of 120−130 to a final IV of 90 with the nanostructured Pd catalyst using a conventional stirred reactor equipped with a surface aeration turbine-type impeller yielded modified oils with low TFA level (7−10%) and also controlled the formation SFA (∼7%) under mild process conditions. Further reduction of TFA level was achieved when the hydrogenation of vegetable oils over Pd catalyst was carried out with a reactor equipped with a gas-inducing sparger-type impeller having enhanced mass-transfer features. Very low TFA (<5%) and SFA (3%) levels were obtained at a final IV value of 92.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».