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Enregistrement W2769996127 · doi:10.1002/cjce.23077

Highly‐efficient and low‐cost synthesis of 5‐hydroxymethylfurfural from monosaccharides catalyzed by surface treated biomass

2017· article· en· W2769996127 sur OpenAlexvenueno aff
Bin Zou, Xueshan Chen, Cunshan Zhou, Xiaojie Yu, Haile Ma, Jing Zhao, Xinjie Bao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocrystalline celluloseMonosaccharideChemistryFructoseCatalysisCelluloseBagasseYield (engineering)Levulinic acidKineticsNuclear chemistryMicrocrystallineBiomass (ecology)Organic chemistryMaterials scienceBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low‐cost bagasse and microcrystalline cellulose were used as the raw materials to prepare solid acid catalysts via incomplete carbonization and sulphonation. The solid acid synthesized from microcrystalline cellulose (C‐SO 3 H) exhibited better catalytic performance than that synthesized from bagasse. C‐SO 3 H was characterized by various techniques to study the reaction conditions of the catalytic transformation from glucose and fructose to 5‐hydroxymethylfurfural (5‐HMF). The conversion of glucose was 73.29 ± 0.74 %, and the conversion of fructose reached a maximum of 98.85 ± 0.01 %. The selectivity and yield of 5‐HMF reached maxima of 65.04 ± 0.28 % and 64.29 ± 0.27 %, respectively. Using C‐SO 3 H as the catalyst, the conversion of glucose followed second‐order kinetics at various temperatures, while the conversion of fructose followed first‐order kinetics. The activation energies of the glucose and fructose transformations were 73.75 and 51.87 kJ · mol −1 , respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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