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Enregistrement W4391637806 · doi:10.1149/ma2023-02653130mtgabs

Electrochemical Production of Methyltetrahydrofuran, a Biofuel for Diesel Engines

2023· article· en· W4391637806 sur OpenAlexaff
Mia D. Stankovic, Jessica F. Sperryn, Curtis P. Berlinguette

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelDiesel fuelProduction (economics)ChemistryEnvironmental sciencePulp and paper industryWaste managementEngineeringOrganic chemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methyltetrahydrofuran (MTHF) can be derived from non-edible biomass and used to replace diesel fuel. MTHF can be produced through the hydrogenation of furfural using hydrogen sourced from methane. Electrochemical hydrogenation (ECH) offers a method to source hydrogen from water, while bypassing the challenges associated with H2 handling and storage. Thus, if furfural were converted into MTHF through ECH, clean liquid fuels could be formed for internal combustion engines. The challenge is that ECH has not been proven to produce MTHF in meaningful yields due to solubility and thermodynamic constraints. We report here the successful electrochemically-driven hydrogenation of furfural to MTHF using a membrane reactor. This membrane reactor is able to produce MTHF production because the site of water electrolysis is separated from the site of hydrogenation so that hydrogenation can occur in organic media at high current densities. We show how the membrane reactor favors MTHF production at a selectivity of >75% at 200 mA/cm2, compared to conventional ECH using a single cell that operates at lower selectivities (<35%) and current densities (50 mA/cm2). We mapped out the reaction pathways to show that MTHF is produced from the deoxygenation of a furfuryl alcohol intermediate, a pathway that does not occur in single-cell ECH. This work shows the power of using the membrane reactor for producing liquid fuel alternative from a biomass-derived chemical, water, and electricity.

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)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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