Optimization of levulinic acid conversion into methyl levulinate via methyl esterification catalyzed with aluminum sulfate
Notice bibliographique
Résumé
The use of low-cost, widely available environmental friendly catalysts may strengthen the sustainability of lignocellulosic biomass conversion into levulinic esters. In this respect, the present study aimed to optimize the methyl esterification reaction between levulinic acid (LVA) and aluminum sulfate [Al2(SO4)3] with a view to producing methyl levulinate (MLV). The Box–Behnken design for three factors was applied to investigate the influence of reaction time (60, 120, and 180 min), alcohol:acid molar ratio (4:1, 8:1, and 12:1), and catalyst concentration (0.02, 0.04, and 0.06 mol L−1) on LVA conversion into MLV. The reactions occurred in a Parr Instruments stainless steel reactor, at a temperature of 140 ºC and 733 rpm rotation. The results indicated that the interaction between molar ratio and catalyst concentration has a significant influence on LVA conversion. The regression model obtained is significant and predictive, with an R2 value of 0.86. Analyses of response surfaces showed that a 60 min reaction time produces high conversion, irrespective of the amount of catalyst. Fixing the shortest reaction time and lowest Al2(SO4)3 concentration, the molar ratio indicated for the reaction would be 1:6. The levels selected provide conversions varying from 86.83% to 99.27%, demonstrating the efficiency of a low-cost catalyst at low concentrations.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».