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Enregistrement W3204336028 · doi:10.18280/acsm.450402

Kinetic Modelling and Optimizing of Butyl Propionate over a Synthesied Material (Tungstan Phosphoric Acid) Heteropoly Catalyst Using Response Surface Technique

2021· article· en· W3204336028 sur OpenAlexvenueno aff
Raju Kalakuntala, Srinath Surnani

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphoric acidResponse surface methodologyCatalysisPropionateActivation energyKinetic energyChemistryHeteropoly acidYield (engineering)Nuclear chemistryMaterials scienceInorganic chemistryChromatographyPhysical chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of heteropoly acid i.e., Tungstan phosphoric acid for the synthesis of butyl propionate at optimized conditions. Effect on conversion and yield of propionic acids using the Response Surface Methodology (RSM) were evaluated by different process parameters including catalyst loading, alcohol/acid molar ratio. There were no external and internal mass transmission limits. A quadratic model acquired by the variance study (ANOVA) has been shown to view experimental data successfully with the regression (R2 = 0.94 and R2 = 0.942) coefficients approaching to unity. The pseudo homogeneous kinetic model (PH) validated with experimental data to determine kinetic parameters i.e., activation energy (45.97 kJ/mol) and frequent factor (91319 L/mol-min).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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