MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403067058 · doi:10.5419/bjpg2024-0010

KINETIC STUDY OF ESTERIFICATION CATALYZED WITH ALUMINUM SULFATE AIMED AT CONVERTING LEVULINIC ACID INTO METHYL LEVULINATE

2024· article· en· W4403067058 sur OpenAlexaff
Lívia Silva, P. P. Silva, Eduardo Lins de Barros Neto, Ricardo Paulo Fonsêca Melo, Francisco Wendell Bezerra Lopes, Lindemberg J. N. Duarte, Paula Fabiane Pinheiro do Nascimento

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Petroleum and Gas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueInorganic and Organometallic Chemistry
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Rio Grande do NorteCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLevulinic acidCatalysisChemistrySulfateAluminiumOrganic chemistryNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recycling lignocellulosic biomass is a sustainable alternative to the petrochemical industry since it allows the production of valuable, sustainable, and environmentally friendly chemical products, such as levulinic acid (LVA) and levulinate esters. Methyl levulinate (MLV), for example, has been assessed as a fuel additive with low toxicity, high lubricity, and flash point stability. In this respect, the present investigation details a kinetic study of methyl esterification catalyzed with aluminum sulfate aimed at converting levulinic acid into methyl levulinate. The reactions were carried out in a Parr Instruments stainless steel reactor to assess the effect of temperature (120, 140 and 160 °C) and reaction time (30, 60, 120 and 180 min) on LVA conversion into MLV, maintaining a constant LVA:methanol ratio of 1:8 and aluminum sulfate catalyst concentration of 0.04 mol.L-1. The maximum LVA-MLV conversion of 93.04 % was obtained at a temperature of 160 °C and reaction time of 60 minutes. The pseudo first-order kinetic model exhibited the best fit to the experimental data, with correlation coefficients (R²) greater than 0.96, and it was used to calculate activation energy, obtaining a value of 10.19 kcal.mol-1.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrazilian Journal of Petroleum and GasMême sujetInorganic and Organometallic ChemistryTravaux en français237 207