<i>tert</i> ‐butanol and hydrogen peroxide react over Amberlyst‐15 to form <i>tert</i> ‐butyl hydroperoxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organic peroxides are explosive compounds that are applied as disinfectants, bleaching agents, and as initiators for polymer synthesis because of their high reactivity. Traditional homogeneous processes with H 2 SO 4 catalyst produce salts, either in the neturalization step after reaction or due to the foramtion of tert ‐butyl hydrogen sulphate, that must be disposed of, which introduces cost and represents an environmental burden. Here, we devised a flow chemistry approach to oxidize tert ‐butyl alcohol (TBA) to tert ‐butyl hydroperoxide (TBHP) over various heterogeneous catalysts. Under acidic conditions, TBHP is the main product and di‐ tert ‐butyl peroxide (DTBP) and peroxy‐ketal are by‐products. The most active catalyst was Amberlyst‐15, while yield of Nafion, activated carbon, and heteropoly acids (HPA) on carbon and silica matrices was less than 1% at 70°C. In in the range of 30 to 50°C, a first order kinetic expression characterizes the tert ‐butyl alcohol conversion well (). The reaction rate is slow and the rate constant, , was 0.003 min −1 . Above 50°C, by‐products reacted further to acetone, methane, ethane, and other compounds.
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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) | 0,001 | 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 ».