Liquid–liquid equilibrium and mechanism study on separation of short carbon chain hydrocarbon mixtures by Cyrene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The separation of short‐chain hydrocarbon mixtures is of great significance for the efficient utilization of fossil energy. Liquid–liquid extraction, as one of the commonly used treatment methods, has significant advantages in terms of operation conditions and energy consumption. As a new dipolar aprotic solvent developed in recent years, dihydrolevoglucosenone (Cyrene) has a wide range of sources and a green composition. In this paper, the liquid–liquid equilibrium and extraction mechanism of Cyrene and five hydrocarbon mixtures with short carbon chains, including toluene/ n‐ heptane, toluene/cyclohexane, n‐ hexane/cyclohexane, n‐ pentane/pentene, and n‐ hexane/hexene, have been studied by combining experiments and quantum chemical calculations, and the extraction effects under different conditions have been investigated. The results showed that the forces between Cyrene and the different solutes are mainly van der Waals (VDW) forces dominated by dispersion forces, with some weak hydrogen bonds present. Due to the difference in interaction energy, the order of extraction selectivity was toluene‐ n‐ heptane > toluene‐cyclohexane > n‐ hexane‐hexene > n‐ hexane‐cyclohexane > n‐ pentane‐pentene, and the order of distribution coefficients of the extracted components (aromatics, olefins, and cycloalkanes) was toluene > pentene > hexene > cyclohexane. The dissolution processes of all systems were heat‐absorbing, and they all reached the extraction equilibrium within 60 s. The reliability of the experimental data was verified using the Othmer–Tobias equation and the Hand equation, and the binary interaction parameters of all systems were obtained by the non‐random two liquid (NRTL) model, providing basic data and references for the subsequent studies on the separation of Cyrene and short‐chain hydrocarbons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».