Synthesis of Mesoporous Tungsten Oxide/γ-Alumina and Surfactant-Capped Tungsten Oxide Nanoparticles and Their Catalytic Activities in Oxidative Cleavage of Oleic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unsaturated fatty acids can be converted into mono and dicarboxylic acids, which are applicably valuable materials, through oxidative cleavage reaction in the presence of a highly efficient catalyst/oxidant system. In this work, two types of advanced heterogeneous catalysts have been developed; (i) high surface area mesoporous tungsten oxide/γ-alumina mixed metal oxide, and (ii) surfactant-capped tungsten oxide nanoparticles. Various technique including N 2 adsorption/desorption isotherms, XRD, SEM, EDS, TGA and catalytic test were used to monitor the physicochemical and catalytic properties of these materials. The characterization results revealed that type (i) materials exhibit high surface area and narrow particle size distribution, and the used surfactant could quantitatively enough cap the surface of type (ii) materials. The catalytic activities of these materials in the oxidative cleavage of oleic acid with H 2 O 2 as oxidant were investigated. GC-MS was used to determine the produced amounts of desired products, azelaic and pelargonic acids. The catalytic test results showed more than 90 % conversion for type (ii) catalyst in 5 h reaction at 120 °C with acceptable production yields for azelaic and pelargonic acids. The significantly higher activity of this catalyst compared to type (i) arises from the interesting surface properties of tungsten oxides nanoparticles, which make them able to exploit the good features of homogeneous and heterogeneous catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».