MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2751062572 · doi:10.1021/acs.iecr.7b01708

Conversion of Wood-Based Hemicellulose Prehydrolysate into Succinic Acid Using a Heterogeneous Acid Catalyst in a Biphasic System

2017· article· en· W2751062572 sur OpenAlexafffund
Sai Swaroop Dalli, Tewodros Jemberu Tilaye, Sudip Kumar Rakshit

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFurfuralHemicelluloseSuccinic acidChemistryAcetic acidYield (engineering)Organic chemistryCatalysisTolueneCelluloseMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach for the conversion of biomass-based hemicellulose prehydrolysate to high-value succinic acid has been investigated using a heterogeneous acid catalyst, Amberlyst 15 and hydrogen peroxide, in a biphasic system. A vital intermediate in this process, furfural, was oxidized in the biphasic system to produce succinic acid. Production of furfural in good yields is a limiting step in such processes for a number of reasons. Among the organic solvents evaluated, toluene was found to be an ideal solvent for furfural extraction and to facilitate the conversion of furfural to succinic acid. Simultaneous extraction of furfural into the organic solvent as it was produced increased the overall yield. It was observed that the developed method resulted in a succinic acid yield of 52.34% from the furfural obtained from hemicellulose prehydrolysate. It was found that 50 mg of Amberlyst 15 per millimole of furfural resulted in 100% furfural conversion in less time.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetCatalysis for Biomass ConversionTravaux en français237 207