Synthesis of solketalacetin as a green fuel additive via ketalization of monoacetin with acetone using silica benzyl sulfonic acid as catalyst
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Silica benzyl sulfonic acid (SBSA) was prepared as a catalyst for reacting monoacetin with acetone to synthesize solketalacetin as a green fuel additive. To synthesize SBSA, commercially available silica gel was functionalized with benzyl alcohol in the presence of sulfuric acid as catalyst and was then sulfonated with chlorosulfonic acid. The catalyst was characterized by FT-IR, XRD, and TGA. The catalytic activity of SBSA was compared with those of Amberlyst 36 and Purolite PD 206 as two sulfonated acidic catalysts, in a continuous flow system. The effect of different operation conditions such as acetone to monoacetin molar ratio, reaction temperature, and feed flow rate were investigated. Increasing acetone to monoacetin molar ratio increased the solketalacetin yield for the three catalysts but SBSA demonstrated the highest solketalacetin yield. Solketalacetin yield was reduced with temperature increase for all the catalysts and the maximum solketalacetin yields were recorded with Amberlyst 36 and SBSA catalyst at 20 °C and 40 °C, respectively. The catalytic activity was examined by keeping the catalysts on–stream for 25 h while the reusability tests were performed in four consecutive runs and showed that SBSA was stable up to 25 h and had the highest stability in 4 runs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle