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Enregistrement W4400666163 · doi:10.1002/cjce.25414

Transesterification reactions as a means to produce esters: A critical review

2024· review· en· W4400666163 sur OpenAlexvenueno aff
Reshma R. Devale, Yogesh S. Mahajan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransesterificationOrganic chemistryCatalysisBiodiesel productionBiodieselChemistryRaw materialIon-exchange resinReusabilityMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Esters are important chemicals used in fine and bulk chemical industry with numerous applications: solvents, paints, varnishes, dyes, and cosmetics. Ester formation is dominated mainly by Fischer esterification and transesterification. Fischer reaction is generally used for ester production, but in certain cases, transesterification can be used with advantage. It is useful when the acid is less soluble in the alcohol or in the solvent used, thus forming two layers. Water formation creates purification problems during esterification reactions due to azeotrope formation and transesterification can be useful in such cases. Commercially, cheaply available methyl and ethyl esters can be conveniently used as raw materials for value added ester production by transesterification. Transesterification is also useful when the parent acids are highly reactive and pose difficulty in separation. Transesterifications are slow reactions and a catalyst is used: acids and bases, ion exchange resins, zeolites, and clays. Homogeneous catalysts were used in the past which are now replaced by their heterogeneous counterparts. Heterogeneous catalysts offer added advantages like reusability, lesser corrosion, and ease of separation. Transesterification can be commercially used to produce a number of esters of industrial importance like acrylics and biodiesel. This review considers all these aspects in considerable detail. A large literature set was scanned and its judicious extract is presented.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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