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Enregistrement W2486293769 · doi:10.1021/acs.iecr.6b02452

Liquid-Phase Synthesis of Isoprene from Methyl <i>tert</i>-Butyl Ether and Formalin Using Keggin-Type Heteropolyacids

2016· article· en· W2486293769 sur OpenAlexaff
Nattaporn Songsiri, Garry L. Rempel, Pattarapan Prasassarakich

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolyoxometalates: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsopreneChemistryIsobutyleneCatalysisFormaldehydeYield (engineering)CyclohexaneSulfuric acidSelectivityOrganic chemistryNuclear chemistryInorganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A liquid-phase single-stage synthesis of isoprene from methyl tert -butyl ether (MTBE) and formalin using Keggin-type heteropolyacids, phosphotungstic acid (PTA), phosphomolybdic acid (PMA), and silicotungstic acid (STA) was performed in a batch reactor. The effects of catalyst concentration, reaction temperature, MTBE/formaldehyde ratio, and solvent type on isoprene yield were evaluated. At moderate reaction conditions, the two-phase organic–aqueous system with cyclohexane addition and high MTBE/formaldehyde ratio enhanced the isoprene formation. When the catalyst concentration was increased, the formaldehyde conversion and turnover frequency increased, but isoprene selectivity slightly decreased. At high temperature or low MTBE/formaldehyde ratio, isoprene yield decreased because of the formation of 3,4-dihydro-4-methyl-2H-pyran. When the catalyst activities are compared, the STA catalyst exhibited formaldehyde conversion, isoprene yield, and selectivity that were slightly higher than those of the PTA and PMA catalysts. Among the Prins reaction products formed, 4,4-dimethyl-1,3-dioxane was the key precursor of isoprene formation in the two-phase reaction system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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