Highly selective extraction of aromatics from aliphatics using an <i>N</i> ‐methylpyrrolidone‐based protic ionic liquid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The efficient and sustainable separation of aromatics from aliphatics is an ongoing challenge in chemical engineering. In this work, the protic ionic liquid N ‐methylpyrrolidonium methanesulphonate ([NMP][MSA]) was used to separate toluene from n ‐heptane or cyclohexane. Nuclear magnetic resonance and Fourier‐transform infrared spectroscopy were used to demonstrate the successfully synthesis of [NMP][MSA]. Density functional theory (DFT) calculations were used to confirm that the interaction of [NMP][MSA] with toluene would be stronger than those with n ‐heptane and cyclohexane, with electrostatic forces and dispersion playing the primary roles and induction playing a minor role. Furthermore, independent gradient model (IGM) analysis demonstrated that van der Waals forces make a major contribution to the stability of [NMP][MSA]–toluene. For a 10 mol% toluene/ n ‐heptane system, the toluene distribution coefficient and selectivity were found to be 0.35 and >70, respectively, while the corresponding values were 0.40 and 27 for a 10 mol% toluene/cyclohexane system. Changing the extraction temperature seemed to have little effect on separation performance. The effects of solvent dosage, initial concentration, and extractant recycling were also investigated. Overall, our results show that [NMP][MSA] has potential for industrial use.
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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 ».