Fuel desulfurization using ionic liquids –An updated review
Notice bibliographique
Résumé
Environmental and human safety has become an important subject of research interest in petroleum chemistry and environmental catalysis. The presence of sulfur-containing compounds in fuel oil is an overwhelming problem in the petrochemical industries due to regulations for environmental protection. The emitted toxic gases from the combustion of fossil fuels result in air contamination that can damage the human respiratory system, cause acid rain, and negatively affect refinery equipment. Therefore, fuel desulfurization becomes necessary to remove sulfur and its derivatives from fuel oil. Recently, ionic liquids (ILs) have been identified as good candidates for many industrial applications. They are widely known for their potential as designer solvents due to fascinating properties such as low volatility, high tunability, and high thermal stability. However, their general environmental impact varies significantly depending on their specific chemical compositions with some ILs exhibiting toxicity or poor biodegradability. The present study comprehensively reviews the recent achievements and applications of ILs in fuel oil desulfurization, addressing the mechanisms of the conversion process. The practicality and reusability of ILs for fuel oil desulfurization have been reported, and finally, the conclusion and future research prospects in this area have been suggested. This review is anticipated to provide insights into fuel refinement and purification technologies through the sustainable application of ILs for clean fuel generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».