Ruthenium triphos complexes [Ru(X(CH<sub>2</sub>PPh<sub>2</sub>)<sub>3</sub>-<i>κ</i><sup>3</sup>-P)(NCCH<sub>3</sub>)<sub>3</sub>](OTf)<sub>2</sub>; X = H<sub>3</sub>C-C, N) as catalysts for the conversion of furfuryl acetate to 1,4-pentanediol and cyclopentanol in aqueous medium
Notice bibliographique
Résumé
The ruthenium complexes [Ru(H 3 CC(CH 2 PPh 2 ) 3 -κ 3 -P)(NCCH 3 ) 3 ](OTf) 2 (1, (H 3 CC(CH 2 PPh 2 ) 3 = triphos) and [Ru(N(CH 2 PPh 2 ) 3 -κ 3 -P)(NCCH 3 ) 3 ](OTf) 2 (2, N(CH 2 PPh 2 ) 3 = N-triphos) have been evaluated as homogeneous ionic hydrogenation catalysts for the catalytic hydrodeoxygenation of furfuryl alcohol and furfuryl acetate to 1,4-pentanediol and cyclopentanol in aqueous media reaction mixtures. For furfuryl alcohol, only marginal yields of 1,4-pentanediol could be achieved with mass balance deficiencies due to humin formation ranging from 67% to 90%. Attempts to improve the catalytic activity of 2 by enhancing its water solubility by nitrogen protonation and (or) methylation failed. Employing the less self-reactive furfuryl acetate as the substrate substantially diminishes humin formation, yielding up to 43% of 1,4-pentanediol and 19% of cyclopentanol (via Piancatelli rearrangement) with 1 and up to 33% of 1,4-pentanediol and 5% of cyclopentanol with 2. A design of experiments study was used to determine and compare the yield responses of the multiple parallel reaction channels with 1,4-pentanediol, cyclopentanol, and humins as a function of reaction temperature, time, catalyst load, and substrate concentration. This explores the correlations between these parameters and their impact on the reaction outcome and suggests an extremely complex overall reaction cascade of interdependent pathways of both acid- and metal-catalyzed steps with some significant differences emerging between the two catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».