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Enregistrement W4313573630 · doi:10.1002/cjce.24827

Feasibility of reactive chromatography for the production of 2‐phenyl ethyl acetate

2023· article· en· W4313573630 sur OpenAlexvenueno aff
Kapil Jayant, Sanjay M. Mahajani

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryReactive distillationAdsorptionEthyl acetateCatalysisAcetic acidKineticsChromatographyWork (physics)Batch reactorParticle sizeLangmuirChemical engineeringOrganic chemistryThermodynamicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reactive chromatography is a novel process intensification option when the progress of a reaction is hampered by reversibility (e.g., esterification and acetalization). In this work, we study its feasibility for the production of 2‐phenyl ethyl acetate (PEAct) by esterification of 2‐phenyl ethyl alcohol with acetic acid using Amberlyst‐15 as a catalyst/adsorbent. The reaction kinetics is investigated in a laboratory batch reactor by varying various parameters such as agitation speed, temperature, feed molar ratio, catalyst loading, and particle size, and a Langmuir Hinshelwood kinetic model is proposed. The reaction is then studied in a fixed‐bed chromatographic reactor (FBCR). Non‐reactive binary adsorption experiments are performed in the same setup to estimate the corresponding parameters of the Langmuir adsorption isotherm. The experimentally observed reactive breakthrough curves in FBCR reveal that RC is a promising process option for the production of PEAct. Furthermore, it is shown that the FBCR model, which uses kinetics and isotherms developed in this work, explains the reactive breakthrough curves and the regeneration performance reasonably well. The work reported here forms a base for the design of a simulated moving‐bed reactor that may be used for large‐scale production.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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