Synthesis, Organo-Functionalization, and Catalytic Properties of Tungsten Oxide Nanoparticles As Heterogeneous Catalyst for Oxidative Cleavage of Oleic Acid As a Model Fatty Acid into Diacids
Notice bibliographique
Résumé
A series of tungsten oxide nanoparticles (NPs) has been synthesized via a green and straightforward approach exploiting bare tungsten powder as a precursor. The synthesized NPs were further organo-functionalized by cetyltrimethylammonium bromide (CTAB) in order to adjust their surface state and enhance their compatibility with biphasic oxidation of vegetable oils with H 2 O 2 . Simply, different structures of tungsten oxide were observed, which were characterized by XRD, FTIR, TGA, TEM, N 2 adsorption/desorption isotherms, and zeta potential analysis. All the synthesized nanocatalysts could fully convert oleic acid, and the highest yield of production of the desired diacid (azelaic acid), ∼80%, was achieved by optimization of the CTA + amount on the nanocatalyst’s surface, which show excellent activity compared to the reported heterogeneous works. Thanks to the organo-functionalization, this water-tolerant catalyst exhibited no significant leaching, as well as convenient recovery and steady reuse without a noticeble decrease in activity, at least up to four cycles.
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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 ».