Ce cooperated layered double oxide with enhanced base sites activity for the synthesis of polycarbonate diols
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of highly efficient alkaline catalysts with abundant base sites is of paramount importance for the synthesis of polycarbonate diols (PCDLs). And the application of heterogeneous catalysts is an effective strategy to address the effect of residual catalysts on the quality of PCDLs. Here, Ce cooperated layered double oxide (LDO‐Ce) was used as a catalyst for the preparation of PCDLs via transesterification between dimethyl carbonate (DMC) and 1,4‐butanediol (BDO). CO2 temperature‐programmed desorption (CO2‐TPD) profiles demonstrated that the introduction of Ce led to an increase in strong base sites of LDO‐Ce, thus endowing LDO‐Ce with excellent catalytic performance. Besides, LDO‐Ce possessed satisfactory specific surface area and pore size. A possible catalytic mechanism was proposed to illustrate the transesterification process. The effects of the reaction conditions on the hydroxyl value, yield, and BDO conversion were further investigated in detail. The yield of PCDLs with a hydroxyl value of 112.2 mg KOH/g (corresponding to a number average molecular weight [Mn] of 1000 g/mol) was 92.44% under its optimum reaction conditions (w (catalyst) = 0.5%, n(DMC)/n(BDO) = 1.25, T‐transesterification = 130°C, t‐transesterification = 5 h, T‐polycondensation = 170°C, t‐polycondensation = 4 h, P‐polycondensation = 10 kPa). Moreover, LDO‐Ce was easily removed after the transesterification process (Step 1), ensuring the quality of PCDLs, and it was recycled three times without significant loss of catalytic activity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».