Highly Selective Conversion of Furfural to Furfural Alcohol or Levulinate Ester in One Pot over ZrO<sub>2</sub>@SBA-15 and Its Kinetic Behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biorefinery for the purpose of producing biofuels, chemicals, and materials has received much attention. Furfural alcohol (FOL) and levulinate ester (LE) are important biomass-derived platform chemicals, and they are produced from sugar-based furfural (FAL). Unfortunately, the two products are often obtained separately in different reaction systems, which is undesirable; furthermore, it is of significant practical interest to control their selectivity so that the desired product can be accumulated in high yields. Herein, we present an efficient method for the highly selective conversion of FAL to FOL or isopropyl levulinate (IPL) in a one pot system using isopropanol as the hydrogen source and ZrO 2 @SBA-15 as a bifunctional catalyst with both Lewis acid and Brønsted acid sites. Under optimized reaction conditions, high yields of FOL and IPL in up to 90.4% and 87.2%, respectively, were obtained. Based on the experimental results, a kinetic model describing the catalytic conversion of FAL into FOL and IPL process has been established, which has a good correlation ( R 2 > 0.92) between the measured and predicted data. The developed kinetics can provide an effective tool to monitor the process and tailor the process conditions to obtain the desired product.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle