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Enregistrement W2995348975 · doi:10.1002/ejlt.201900207

Synthesis of Trimethylolpropane Esters by Base‐Catalyzed Transesterification

2019· article· en· W2995348975 sur OpenAlexaff
Jieyu Nie, Jianheng Shen, Youn Young Shim, Timothy J. Tse, Martin J. T. Reaney

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLubricants and Their Additives
Établissements canadiensGenome PrairieUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrimethylolpropaneTransesterificationPotassium hydroxideChemistryCatalysisPolyolOrganic chemistryBase oilPotassium carbonateMethanolVegetable oilBase (topology)Dimethyl carbonateBiodiesel productionBiodieselMaterials sciencePolyurethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Trimethylolpropane (TMP) esters are synthesized from fatty acid methyl esters (FAMEs) and TMP to produce a fluid with properties suitable for use as a lubricant base oil, exhibiting good stability, and low‐temperature performances. In this study, triacylglyceride (TAG) molecules are modified to produce FAME and then linked to TMP. Initially, vegetable oil is transesterified with excess methanol, and potassium hydroxide to produce crude FAME. The FAMEs are then refined and further transesterified with TMP and heating, under vacuum, using potassium carbonate catalyst. The conversion of TMP is successfully achieved by adding an excess of FAME to a reaction mixture of base and polyol in the second step. All reactions are monitored and confirmed using 1 H‐NMR. The reactions proceed quickly as an efficient production of FAME and TMP to TMP triesters is successfully achieved by adding an excess of FAME slowly to a mixture of TMP and catalyst. Practical Applications : The major objective is to develop and optimize a reverse addition reaction method for TMP‐based biolubricant production. The highly enriched TMP biolubricant is prepared by reverse phase chromatography and these biolubricant products are characterized for oxidative stability index and low‐temperature performance. The optimum conditions are applied to different vegetable oils.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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