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Enregistrement W3095611090 · doi:10.1002/cjce.23909

Catalytic upgrading of bio‐oil: Hydrodeoxygenation study of acetone as molecule model of ketones

2020· article· en· W3095611090 sur OpenAlexvenueno aff
Jundong Wang, Michael Jabbour, Lokmane Abdelouahed, Soumaya Mezghich, Lionel Estel, Karine Thomas, Bechara Taouk

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrodeoxygenationChemistryAcetoneKetoneCatalysisBenzeneTolueneOrganic chemistryAldol condensationAcetaldehydeSelectivityMethyl isobutyl ketoneButanoneEthanolSolvent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The complexity of composition of bio‐oil from biomass makes it difficult to produce upgraded bio‐oil via hydrodeoxygenation. In this paper, acetone is thus considered as a model compound of the ketones family abundant in pyrolysis bio‐oil. Results showed that high conversion rates of acetone between 86.6% and 91.9% were observed with the use of HZSM‐5, 5% Ni 2 P/HZSM‐5, and 10% Ni2P/HZSM‐5 catalysts. In most cases, CO 2 , C 2 H 6 , C 3 H 6 , and C 3 H 8 were the dominant non‐condensable gas products. For liquid phase, the selectivity was evaluated for different catalysts relative to ethanol, acetaldehyde, and aromatic hydrocarbons. A lower temperature favoured the formation of acetaldehyde and methyl isobutyl ketone with the 5% Ni 2 P/HZSM‐5 catalyst, while higher temperatures increased the proportion of aromatic hydrocarbons. The principal influencing parameters of acetone HDO were temperature and contact time followed by reaction pressure and H 2 partial pressure. Optimal conditions give a selectivity of 49% of aromatics (benzene, toluene, and xylene) with the use of the 5% Ni 2 P/HZSM‐5 catalyst. The pathway of the main reactions of acetone HDO was also proposed. MIK and aromatic hydrocarbons were formed by a multiple step aldol condensation reaction of acetone molecules followed by further hydrogenation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,420

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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