Scaled up epoxidation of terpenes in microemulsion
Notice bibliographique
Résumé
The dioxirane epoxidation was traditionally carried out in a two-phase medium: an organic solvent to dilute the olefin to be epoxidised and an aqueous medium in which the peroxymonosulphate oxidant is dissolved. This phase incompatibility generally requires a large quantity of oxidant and oxygen yield does not exceed 25 %. Despite the major advantages of this technique, it is still only used at laboratory scale. The aim of this study is to illustrate a dioxirane epoxidation ability to produce terpene epoxides at the scale of hundreds of milliliters. The technique employs an acetone catalyst that reacts with oxone® to in-situ form dimethyldioxirane, which epoxidizes the terpene. Oxone® is an aqueous oxidant. To remedy its incompatibility with hydrophobic terpene the use of a surfactant at concentration above its critical micelle concentration (cmc) enabled the terpene to be highly dispersed in the aqueous medium in absence of any additional organic solvent by forming a microemulsion, thus improving interface reaction rate and reducing oxygen loss. At 25°C and for a t r of 90 min, several hundred milliliters of limonene, α-pinene, β-pinene, α-terpinene, γ-terpinene, β-myrcene and farnesene were easily epoxidized with both conversion and selectivity of almost 100 %. Oxygen yields of up to 80 % were achieved, against 29 % in absence of microemulsion. The high selectivity of epoxides, the solvent-free aqueous reaction, the ambient conditions, the simple acetone used as catalyst and the easy separation of epoxides from the aqueous medium make this innovative process more appropriate for easy scale-up.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».