Synthesis of hydroxymethylfurfural and furfural from hardwood and softwood pulp using ferric sulphate as catalyst
Notice bibliographique
Résumé
Hydroxymethylfurfural (HMF) and furfural are promising chemicals for the creation of a bio-based economy. The development of an inexpensive catalytic system for converting cellulosic biomass into these chemicals is an important step in this regard. Ferric sulphate is a common, cheap and non-toxic Lewis acid that has been used to catalyse reactions such as wood depolymerisation. In this work, ferric sulphate was used to help the production of HMF and furfural from hardwood and softwood pulps. It was found that for hardwood pulp, the use of ferric sulphate alone gave a maximum HMF yield of 31.6 mol-%. The addition of the ionic liquid [BMIM]Cl or HCl as co-catalysts did not lead to an increase in the yields obtained. A prior decationisation step, however, resulted in HMF yields of 50.4 mol-%. Softwood pulp was harder to depolymerise than hardwood, with a yield of 28.7% obtained using ferric sulphate alone. The maximum HMF yield from softwood, 37.9 mol-%, was obtained using a combination of ferric sulphate and dilute HCl. It was thus concluded that ferric sulphate is a promising catalyst for HMF synthesis from cellulosic biomass.
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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 | 0,001 |
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 ».