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Enregistrement W2592333346 · doi:10.1002/cssc.201601824

Remarkably Efficient Microwave‐Assisted Cross‐Metathesis of Lipids under Solvent‐Free Conditions

2017· article· en· W2592333346 sur OpenAlexafffund
Aman Ullah, Muhammad Arshad

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthetic Organic Chemistry Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Innovates Bio Solutions
Mots-clésCatalysisCanolaRutheniumOlefin metathesisMetathesisChemistryBiomass (ecology)Salt metathesis reactionRenewable energyVegetable oilOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Catalytic transformation of renewable feedstocks into fine chemicals is in high demands and olefin metathesis is a sophisticated tool for biomass conversion. Nevertheless, the large‐scale viability of such processes depends on the conversion efficiency, energy efficiency, catalytic activity, selective conversion into desired products, and environmental footprint of the process. Therefore, conversions of renewables by using simple, swift, and efficient methods are desirable. A microwave‐assisted ethenolysis and alkenolysis (using 1,5‐hexadiene) of canola oil and methyl esters derived from canola oil (COME) and waste/recycled cooking oil (WOME) was carried out by using ruthenium‐based catalytic systems. A systematic study using 1st and 2nd generation Grubbs and Hoveyda–Grubbs catalysts was carried out. Among all ruthenium catalysts, 2nd generation Hoveyda–Grubbs catalyst was found to be highly active in the range of 0.002–0.1 mol % loading. The conversions proved to be rapid providing unprecedented turnover frequencies (TOFs). High TOFs were achieved for ethenolysis of COME (21 450 min −1 ), direct ethenolysis of canola oil (19 110 min −1 ), for WOME (15 840 min −1 ) and for cross‐metathesis of 1,5‐hexadiene with COME (10 920 min −1 ). The ethenolysis of commercial methyl oleate was also performed with a TOF of 8000 min −1 under microwave conditions.

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)0,003
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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