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Enregistrement W2946981389 · doi:10.1002/cjce.23524

Environmentally benign catalytic synthesis and hydro‐refining of linear alkylbenzenes

2019· article· en· W2946981389 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Ren, Fei Qin, You Deng, Shen Lian

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkylbenzenesAlkylationCatalysisSpace velocityOlefin fiberLinear alkylbenzeneRefining (metallurgy)ChemistryDicyclopentadieneBenzeneOrganic chemistryHydrocarbonSelectivityChemical engineeringPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synthesis technology of linear alkylbenzenes (LABs) was studied through the preparation of an Al‐SBA‐15 catalyst, the optimization of alkylation conditions, and the regeneration of deactivated catalyst. The hydro‐refining over the Pd/Al 2 O 3 catalyst was carried out to remove unsaturated hydrocarbon impurities from the LAB. The results of the alkylation reactions over the Al‐SBA‐15 catalyst in a liquid fixed bed reactor showed that the olefin conversion remained above 98 % for time on stream of 3000 h, and the LAB selectivity was above 93 % under the following conditions: temperature of 260 °C; pressure of 5.0 MPa; weight hourly space velocity ( WHSV) of 1.0 h −1 ; and the molar ratio of benzene to olefin of 25:1. Through the burning coke regeneration, the catalytic performance of the deactivated alkylation catalyst was satisfactorily restored. The quality of the LAB synthesized through alkylation and hydro‐refining was better than that of the industrial LAB produced using the hydrofluoric acid catalytic process.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,421

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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