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Enregistrement W3134602149 · doi:10.1002/aic.17252

Performance and mechanism of the separation of <scp>C8</scp> α‐olefin from <scp>F‐T</scp> synthesis products using novel <scp>Ag‐DES</scp>

2021· article· en· W3134602149 sur OpenAlexaff
Li Hu, Zisheng Zhang, Guanlun Sun, Suli Liu, Liangcheng An, Xingang Li, Hong Li, Xin Gao

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlefin fiberOctaneChemistryExtraction (chemistry)SelectivityTolueneSolventChemical engineeringOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As an attractive alternative technology for the separation of long chain olefin and paraffin, a novel silver‐based deep eutectic solvent (Ag‐DES) was prepared and utilized for 1‐octene/n‐octane separations. Comprehensive reactive extraction separation experiments were performed to highlight the Ag‐DES concentration and operating temperature discriminations using compounds with different ratio of 1‐octene/n‐octane. The novel Ag‐DES showed optimal separation performance regarding 1‐octene/n‐octane and possessed the highest levels separation selectivity in the range 3.57–16.11 with excellent circulation stability in our best knowledge. Furthermore, FT‐Raman measurements and quantum chemistry calculation were performed to elucidate the interaction mechanism of Ag‐DES in the separation of 1‐octene and n‐octane, which revealed that both chemical complexation and strong physical attraction existed in the complex of Ag‐DES and 1‐octene rather than n‐octane. A practical process was proposed for the separation of olefin and paraffin, which indicates that an advanced separation technology could largely reduce the energy consumption. This study lends important insight for the development of Ag‐DES reactive extraction separation process for the energy‐efficient long chain α‐olefins purification from F‐T synthesis products.

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)0,002
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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