Selective separation of aromatics from alkanes with a green mixture <scp>MA</scp> / <scp>TeEG</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Liquid–liquid extraction separation of aromatics from alkanes facilitates their conversion into high‐value chemicals. Utilizing solvents composed only of C, H, and O elements can mitigate toxicity and environmental contamination from conventional solvents in liquid–liquid extraction separation of aromatics from alkanes. This study evaluated several C‐, H‐, and O‐based solvents mixed with maleic anhydride (MA), which tetraethylene glycol (TeEG) had the best effect. Through assessment of thermal stability and separation performance, the optimal extractant MA:TeEG (4:1) was identified. The selectivity for tetralin over n ‐dodecane using MA:TeEG (4:1) could reach 97.92 with a distribution coefficient of 0.1877, while the selectivity for toluene over n ‐heptane was 38.60 with a distribution coefficient of 0.2323, demonstrating its high selective separation efficiency. Multistage extraction experiments and reusability texts were further conducted. Quantum chemical calculations revealed that the selective extraction mechanism was due to variations in van der Waals forces between the solvent and target components.
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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 ».