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Enregistrement W4311325161 · doi:10.54097/hset.v21i.3185

Synthesis of ethanol, methanol and carboxylic acids using copper-based catalysts

2022· article· en· W4311325161 sur OpenAlexaff
Xiyu Fan, Jilin Gong, Linyan Zhou

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanolCatalysisReuseChemistryCarboxylic acidEthanolCopperCarbon dioxideGreenhouse gasOrganic chemistryEnvironmental scienceEnvironmental chemistryWaste managementEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, organic synthesis using carbon dioxide (CO2) has been actively studied for possible countermeasures against global warming caused by greenhouse gas emissions. The recycling and reuse of CO2 can reduce the amount of CO2 in the atmosphere and avoid further damage to the earth’s ecological environment. For example, many kinds of methods are advanced to prepare useful chemicals from CO2, where these useful chemicals include ethanol, methanol and carboxylic acid. The introduction of catalysts in CO2-based chemical synthesis can speed up the reaction and also tune the product species. The transition metal complexes have become essential in those synthesis reactions. As catalysts, they have a broad prospect because it is cheap in price, vast in reserves and less harmful to the environment. This research summarizes the function of copper-based catalysts in synthesis of different compounds, such as ethanol, methanol and carboxylic acid. The use of these catalysts is expected to provide a new idea for subsequent CO2-based organic synthesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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