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Enregistrement W2042777299 · doi:10.1002/cjce.5450780129

Degradation of solvolysis lignin using Lewis acid catalysts

2000· article· en· W2042777299 sur OpenAlexaffvenue
Mona M. Hepditch, Ronald W. Thring

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolvolysisChemistryLigninCatalysisLewis acids and basesOrganic chemistryEtherBatch reactorPhenolsMonomerYield (engineering)Diphenyl etherHydrolysisPolymerMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alcell‐derived lignin was depolymerized in a batch reactor using the Lewis acid catalysts NiCl 2 and FeCl 3 . The objective was to investigate the use of Lewis acids in the production of useful liquid products directly from solvolysis lignin. The effects of reaction temperature, time and catalyst were studied on the conversion of this lignin to gas, solid and liquid products. Also, selected monomeric compounds in the ether solubles were monitored in terms of the variation in their yields with different reaction conditions. The highest conversions, 30% and 26% from Ni and Fe, respectively, were both attained at the reaction conditions of 305°C and 1 h reaction time. The Ni produced a somewhat higher yield of ether solubles, reflecting its slightly higher performance. Under the reaction conditions studied, both catalysts apparently favour condensation reactions leading to the formation of insoluble reactor residue from solvolysis lignin. Low quantities of monomeric compounds were produced, with phenols dominating over ketones and aldehydes for both catalysts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, 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

Citations75
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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