Insights into selective hydrogenation of levulinic acid using copper on manganese oxide octahedral molecular sieves
Notice bibliographique
Résumé
Selective hydrogenation of levulinic acid (LA) to γ-valerolactone (GVL) was studied using copper on manganese oxide octahedral molecular sieve (OMS-2) as catalysts. A range of copper supported on OMS-2 catalysts was prepared using the modified wet-impregnation technique and characterized thoroughly using powder X-ray diffraction, inductively coupled plasma optical emission spectroscopy metal analysis, Fourier transform infrared, high-resolution transmission electron microscopy and N 2 sorption analyses. Process parameters for selective hydrogenation of LA to GVL were optimized using the design of experiment (DoE) approach with response surface methodology comprising a central composite design. Using the optimized conditions (190°C reaction temperature, 20 bar H 2 pressure and 20 wt% Cu loading on OMS-2), up to 98% yield of GVL could be achieved in water as a solvent. Based on DoE, H 2 pressure had the most influence on GVL selectivity followed by catalyst loading used for the hydrogenation of LA. The response surface methodology model also showed synergistic effect of reaction temperature and H 2 pressure on the yield of GVL. 20 wt% Cu/OMS-2 catalysts were re-used up to four cycles and showed noticeable loss of activity after the first cycle due to observed leaching of loose Cu species, thereafter the activity loss diminished during subsequent recycles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».