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Enregistrement W2121842366 · doi:10.1002/chem.201001210

Getting Ring‐Closing Metathesis off the Bench: Reaction‐Reactor Matching Transforms Metathesis Efficiency in the Assembly of Large Rings

2010· article· en· W2121842366 sur OpenAlexaff
Sébastien Monfette, Markus Eyholzer, Dominique M. Roberge, Deryn E. Fogg

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthetic Organic Chemistry Methods
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuous stirred-tank reactorPlug flow reactor modelCatalysisMetathesisPlug flowSelectivityBatch reactorSubstrate (aquarium)Chemical engineeringChemistryEthyleneSalt metathesis reactionMaterials scienceOrganic chemistryThermodynamicsPhysical chemistryPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reported is the first study of the influence of reactor configuration on the efficiency of a challenging ring-closing metathesis (RCM) reaction. With the intention of increasing the generality of RCM scaleup and reducing its dependence on substrate modification, macrocyclization of an unmodified, low effective-molarity diene was explored using different reactor types, in conjunction with a commercial, homogeneous Grubbs catalyst. Optimized performance is compared for a conventional batch reactor (BR), a continuous plug-flow reactor (PFR), and a continuous stirred-tank reactor (CSTR). In the PFR, maximum conversion is achieved most rapidly, but product yields and selectivity are adversely affected by co-entrapment of ethylene with the catalyst, substrate, and product in the traveling "plug". Use of the CSTR, in which ethylene is efficiently swept out, affords an order-of-magnitude increase in total turnover numbers, and reduces the required catalyst loadings by 25× relative to the BR (to 0.2 mol %), while improving RCM yields and selectivity to quantitative levels. Continuous-flow methodologies that support liberation of the ethylene co-product thus show great promise for industrial uptake of RCM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations56
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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