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Enregistrement W2196974222 · doi:10.62721/diffusion-fundamentals.16.633

Self-Diffusion of methyl oleate in mesoporous materials with SBA-16 structure

2011· article· en· W2196974222 sur OpenAlexfundno aff
Senming Wang, Rohit Kanungo, Bendaoud Nohair, Sergey Vasenkov, Serge Kaliaguine

Notice bibliographique

RevueDiffusion fundamentals. · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’ExportationFudan UniversityMcKnight Foundation
Mots-clésMesoporous materialDiffusionMaterials scienceChemical engineeringChemistryOrganic chemistryPhysicsEngineeringThermodynamicsCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existence of a 3-dimensional system of relatively large pores makes mesoporous silica of the SBA-16 type to be an attractive candidate as a catalyst support for catalytic production of biodiesel, viz.fatty acid methyl esters.Using these materials for the catalytic production of biodiesel from triglycerides, which can be extracted from marine algaes, shows potential for addressing increasing needs in fuels.Understanding transport properties of such relatively large sorbate molecules in the pore system of SBA-16 is of high importance for catalysis in this type of materials.Here we report the synthesis of the BTEB (viz., 1,4-bis (trithoxysilyl)-benzene) SBA-16 material and the properties of methyl oleate self-diffusion in this material at room temperature.The diffusion studies were performed using pulsed field gradient (PFG) NMR at high magnetic field (17.6 T) and high magnetic field gradients (up to 30 T/m).Application of high field and high gradients allowed using natural abundance 13 C PFG NMR, in addition to a more traditional 1 H PFG NMR.PFG NMR measurements resulted in obtaining quantitative knowledge of methyl oleate self-diffusion inside BTEB SBA-16 particles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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