A review on bi/multifunctional catalytic oxydehydration of bioglycerol to acrylic acid: Catalyst type, kinetics, and reaction mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acrylic acid, conventionally produced via propylene (non‐renewable fossil fuel route), is an industrially important chemical. The bio‐based feedstock process employing glycerol (a by‐product of biodiesel production) has attracted the attention of researchers due to its non‐polluting and renewable characteristics. Bi/multifunctional catalysts using a combination of zeolites, metal oxides, heteropoly acids, and phosphates have been mainly studied for the glycerol oxydehydration process. Brønsted acid sites favour acrolein generation over Lewis acid sites, whereas the redox sites convert the generated acrolein to acrylic acid. So far, the maximum acrylic acid yields of 60% and 59% have been reported on heteropoly acid and mixed metal oxide catalysts, respectively. Some DFT studies also revealed the deprotonation energy of acid sites and further helped in designing efficient catalysts. Despite these accomplishments, catalyst deactivation because of coking and stability remains a major problem. In this paper, various bi/multifunctional catalysts employed in glycerol oxydehydration to acrylic acid are critically reviewed. Different catalyst forms, preparation techniques, reaction kinetics, reaction mechanisms, deactivation, reactivation, process operating parameters, and sustainability are considered. In addition, the challenges associated with each catalyst type and strategies to overcome low yield, deactivation, and future directions are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».