Synthesis of Ru‐silica aerogel as efficient catalyst for hydrogenation of p‐phenylenediamine to 1,4‐cyclohexanediamine
Notice bibliographique
Résumé
Tetraethylorthosilicate (TEOS) and methyl trimethoxysilane (MTMS) were used as raw materials to prepare an Ru‐silica aerogel catalyst by sol‐gel and the supercritical drying method. The catalyst was characterized by various techniques including BET, TEM, FTIR, SEM, XPS, XRD, TG, and EDS. It was used for the hydrogenation of p‐phenylenediamine (PDA) to 1,4‐cyclohexanediamine (CHDA). The effect of various parameters, such as loading methods, catalyst components, catalyst amount, and the reaction time were systematically investigated. It was found by XPS that supercritical ethanol can convert Ru3+ to Ru0 by its strong reducing property. The catalyst prepared by sol‐gel and the supercritical drying method is homogeneous, with high loading rates and a high specific surface area above 700 m2/g. The reactivity of the catalyst prepared by the sol‐gel method is much higher than that prepared by the impregnation method. The PDA conversion of 99 % alone with the CHDA selectivity of 64 % were achieved under the reaction temperature of 150 °C and the pressure of 5 Mpa for 1 h. The PDA conversion decreased as the MTMS ratio increased in the catalyst. The anti‐cis ratio of CHDA reached the maximum value (2.25) when the ratio of MTMS/ TEOS was 2/3.
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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) | 0,001 | 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 ».