A new process for the production of bio-jet fuel precursors from common carbohydrate sources, using CO2 as a green catalyst.
Notice bibliographique
Résumé
With the demand for greener bio-fuels ever increasing, new methods for their production using environmentally friendly catalysts for their production are gaining interest. This work expands on recent work looking at the use of CO2 as a catalyst in the formation of bio-jet fuel precursors from common carbohydrates. CO2 used as both the catalyst in dehydration of glucose to Hydroxymethyl furfural (5-HMF) and aldol condensation with acetone. This work uses a two-step, one-pot reaction for the conversion of common household materials (“soda pop” and acetone “nail polish remover”) to bio-jet fuel precursors. To show the effectiveness of CO2 as a catalyst in this system and the ease of reaction, this work uses carbonated beverages (“soda pop”), as the source for sugars and catalyst, along with added acetone to produce the bio-jet fuel precursors. These precursors are then hydrodeoxygenated and hydrogenated to produce linear hydrocarbons. This work shows that the precursors for bio-jet fuel can be produced using the CO2 present in “soda pop” as a green catalyst from a common source. Additionally through the use of flow chemistry it is shown that it is possible to produce bio-jet fuels from these precursors using commercially available catalysts. Discipline: Chemistry Faculty Mentor: Dr. Roland Lee
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».