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Enregistrement W4200516355 · doi:10.1002/cjce.24342

Improved <scp> H <sub>2</sub> SO <sub>4</sub> </scp> ‐catalyzed alkylation reaction in a rotating packed bed reactor by adding additives

2021· article· en· W4200516355 sur OpenAlexvenueno aff
Yuntao Tian, Sijing Mei, Liang‐Liang Zhang, Guang‐Wen Chu, Bao‐Chang Sun, Adrian C. Fisher, Yong Luo, Hai‐Kui Zou

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIsobutaneAlkylationChemistryOctaneOctane ratingSolubilityButeneCatalysisOrganic chemistryHydrocarbonGasoline2-ButeneChemical engineeringEthylene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The isobutane/butene alkylation process catalyzed by an acid solution is widely used to obtain high octane number gasoline components. However, limited by the mass transfer and mixing of the acid solution and the hydrocarbon liquid–liquid system, the product performance needs to be improved. Here, the alkylation reaction was strengthened by combining the chemical regulation of the reactant system and process intensification. Three homologs of sulphates and two hydrophilic surfactants were used as additives to regulate the properties of the acid solution, and the effect of different additives on isobutane/butene alkylation was investigated in a rotating packed bed. The Hammett acidity and solubility of isobutane in acid solutions with different additives were measured, and their synergistic effects on alkylation performance were explored. Under relatively mild conditions (the reaction at 8°C and an isobutane/butene ratio of 30:1), an excellent alkylate with a research octane number of approximately 99 was obtained, showing good industrial application prospects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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