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Enregistrement W2593495124

Conversion du méthanol en éthanol par carbonylation suivie d'hydrogénolyse

2009· article· fr· W2593495124 sur OpenAlexfundaboutno aff
Mélissa Gaucher

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère des Ressources Naturelles et de la Faune
Mots-clésChemistryCarbonylationMethanolMedicinal chemistryCatalysisCarbon monoxideOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce projet de maitrise s'inscrit dans le cadre des nouvelles filieres energetiques renouvelables et s'effectue au sein de la Chaire de recherche industrielle sur l'ethanol cellulosique creee par trois partenaires industriels (Enerkem, CRB et Ethanol Greenfield) et le gouvernement du Quebec en collaboration avec l'Universite de Sherbrooke. La strategie d'un des partenaires, Enerkem, est de convertir par gazeification des residus de biomasse non homogene en Syngas, ce gaz est ensuite converti en methanol puis en ethanol. L'objectif principal de ce projet est la conversion catalytique de l'acetate en alcool. Un catalyseur commercial, compose de cuivre et de chrome, a permis l'obtention des conversions de plus de 95 % et une selectivite pour l'ethanol de plus de 50 % avec l'acetate de methyle, de 99 % avec l'acetate d'ethyle et de 50 % avec l'acetate de butyle. Les conditions optimales trouvees impliquent une temperature de 215 [degres Celsius]. , une pression de 350 psig, une vitesse spatiale de 1800 h -1 H2 STP et un ratio H2 : Acetate de 7. Un catalyseur alternatif, a base de cuivre et de zinc, a aussi ete teste. L'objectif secondaire est la carbonylation du methanol en acetate. Cette etape a ete realisee en phase gazeuse ou des rendements tres eleves, soit plus de 2000 kg d'acetate de methyle par kg de metal precieux a l'heure (kg AM kg metal precieux[indice superieur h]), ont ete obtenus. Les conditions d'operations testees impliquent une temperature variant entre 200-240[degres Celsius], une pression entre 250-600 psig, des ratios MeOH : CO de 1 a 2,5.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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