Acid‐free and highly efficient one‐step nitration of naphthalene with <scp> NO <sub>2</sub> </scp> promoted by <scp> O <sub>2</sub> </scp> ‐ <scp> Ac <sub>2</sub> O </scp> in Fe‐ and Cu‐modified <scp> S <sub>2</sub> O <sub>8</sub> <sup>2</sup> </scp> <sup>−</sup> / <scp> ZrO <sub>2</sub> </scp> catalyst to 1,5‐dinitronaphthalene under mild conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is crucial to develop an acid‐free, mild, and efficient strategy for preparing 1,5‐dinitronaphthalene (1,5‐DNN) from naphthalene (NT). This work presented a one‐step NT nitration method using NO 2 conjugated to an O 2 ‐Ac 2 O system over Fe‐/Cu‐modified S 2 O 8 2− /ZrO 2 catalyst (). The effects of different nitration systems and Fe‐/Cu‐modified ZrO 2 with various sulphur sources on NT nitration have been studied. Under optimal conditions, 99.5% of the NT conversion with 56.9% selectivity to 1,5‐DNN was obtained. Synergistic catalysis between the strong acid site and the current nitration system remarkably improved the 1,5‐DNN selectivity. The characterization results demonstrated that the appropriate Fe/Cu metals loadings combined with the covalent persulphates promoted the formation of more active tetragonal ZrO 2 . Chemical bonding of Zr 4+ with S 2 O 8 2− species allowed S 6+ more electrons to withdraw than in SO 4 2− species, which led to stronger acidity and better catalytic activity in the catalyst. Moreover, a plausible catalytic nitration reaction mechanism was proposed. The findings revealed that mild reaction conditions, combined with a solid superacid catalyst and NO 2 ‐O 2 ‐Ac 2 O system, offer significant advantages in reducing acid wastewater discharge and increasing target product selectivity.
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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 ».