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Enregistrement W4306880091 · doi:10.1002/cjce.24726

Highly efficient approach to the synthesis of <scp>2‐Chloro</scp> ‐2‐methylbutane in a continuous‐flow microreactor

2022· article· en· W4306880091 sur OpenAlexvenueno aff
Rong Xu, Qingming Song, Chuang Li, Junfeng Li, Hongjun Yang, Jian Chen, Zhipeng Mao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroreactorHydrochloric acidResidence time (fluid dynamics)Boiling pointFlow chemistryRaw materialChemistryChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryCatalysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 2‐Chloro‐2‐methylbutane is an important organic compound widely used as a starting material in organic synthesis. It is mainly produced by the addition reaction of isoamylene and hydrochloric acid. As a raw material, isoamylene has a low boiling point and an extremely low flash point, making it a high‐risk material in large‐scale industrial productions. In this paper, a highly efficient production of 2‐Chloro‐2‐methylbutane was realized using a continuous flow micro‐channel reactor. Through the back pressure system of the reactor, the fluid pressure was increased, which elevated the reaction temperature, and enhanced the rate of reaction. The obtained optimal reaction conditions for the process were a reaction temperature of 90°C, pressure of 0.67 MPa, residence time of reactants of 15 min, n (hydrochloric acid): n (isoamylene) = 2.80:1.00, and v (hydrochloric acid): v (isoamylene) = 4.40:1.76. Compared with a batch process, the micro‐channel process significantly shortened the reaction time and conversion a continuous and an efficient production. Computational analysis using computational fluid dynamics (CFD) simulation software was used to simulate the two‐phase flow in the micro‐channel reactor, and the results were consistent with the experimental results.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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