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Enregistrement W2044818826 · doi:10.1002/cjce.21948

Efficient method for the synthesis of fatty acid amide from soybean oil methyl ester catalysed by modified CaO

2013· article· en· W2044818826 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Zhang, Dan Cai, Shanshan Wang, Ying Tang, Zhao Zhang, Ya Liu, Xiaoqing Gao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiethanolamineCatalysisYield (engineering)EthanolamineSoybean oilChemistryAmideOrganic chemistryAmine gas treatingFatty acid methyl esterReaction conditionsMaterials scienceBiodieselFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new method for the heterogeneous synthesis of ethanolamide from soybean oil methyl ester and monoethanolamine/diethanolamine has been established by using CaO and modified CaO as the solid basic catalyst. As the results show, the commercial CaO catalyst gives a high yield (80.2%) of monoethanolamide with high purity at a ratio of methyl ester to amine of 1: 2 after 3 h under the reaction temperature of 130°C over modified CaO. The yield was greatly enhanced to 96.3% after commercial CaO was modified by benzyl bromide in a simple way. Moreover, this catalyst shows a promising future in providing an environmentally clean process for the industrial applications. The effects of modification and reaction conditions on yields as well as the possible reaction mechanism were discussed. Further investigation indicated that the structure of ethanolamine has a great effect on the yield of monoethanolamide.

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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,398

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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