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Enregistrement W3179957816 · doi:10.1139/cjc-2021-0097

Vapour phase hydrogenation of cinnamaldehyde using cobalt supported inside and outside hollow carbon spheres

2021· article· en· W3179957816 sur OpenAlexvenueno aff
Pumza Mente, Victor Mashindi, Alice Magubane, Tumelo N. Phaahlamohlaka, Prakash M. Gangatharan, Roy P. Forbes, Neil J. Coville

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCinnamaldehydeChemistryCatalysisSelectivityCobaltCinnamyl alcoholCarbon fibersPhase (matter)Chemical engineeringSinteringDecompositionInorganic chemistryOrganic chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrogenation of cinnamaldehyde is usually performed in the liquid phase in batch mode. In this study, a vapour phase flow system has been used to evaluate the use of cobalt catalysts supported inside and outside hollow carbon spheres (HCSs). The influence of temperature, hydrogen flow rate, and catalyst mass on the hydrogenation reaction was investigated. The catalysts generally showed modest conversion to the required products, hydrocinnamaldehyde, 3-phenyl propanol, cinnamyl alcohol, together with formation of various decomposition products. The data revealed that the Co@HCS showed better conversion and product selectivity compared with the Co/HCS. The catalysts with smaller particle sizes (ca. 6 nm) were more efficient than those with larger particles (30–40 nm). An increase in reaction temperature (200–300 °C) resulted in a lower cinnamaldehyde conversion and a poor product selectivity. TPR studies revealed that the Co@HCSs had a stronger metal-support interaction than the Co/HCSs catalysts. Catalyst recycling studies revealed that only the Co/HCSs could be regenerated (four cycles) and post reaction analysis of the catalysts revealed that this was due to HCS pore blockage and not Co sintering.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,514

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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