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Enregistrement W2467208031 · doi:10.1021/acs.jchemed.5b00849

Application of Heterogeneous Copper Catalyst in a Continuous Flow Process: Dehydrogenation of Cyclohexanol

2016· article· en· W2467208031 sur OpenAlexaff
Marek Gliński, Urszula Ulkowska, Ewa M. Iwanek

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclohexanolDehydrogenationCalcinationCatalysisCopperChemistryEnvironmentally friendlyHeterogeneous catalysisInorganic chemistryChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this laboratory experiment, the synthesis of a supported solid catalyst (Cu/SiO 2 ) and its application in the dehydrogenation of cyclohexanol performed under flow conditions was studied. The experiment was planned for a group of two or three students for two 6 h long sessions. The copper catalyst was synthesized using incipient wetness impregnation of the silica support with copper(II) nitrate trihydrate as the precursor of the active phase. It was then dried, calcined, and reduced. Each step of the synthesis was characterized by color change. The catalytic reaction was performed as a continuous process in a flow reactor, and the postreaction mixture was analyzed using gas chromatography. The laboratory experiment showed practical aspects of heterogeneous catalysis and encouraged students to seek alternative, environmentally friendly methods of organic compound synthesis.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,290

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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