Catalytic transfer hydrogenation of nitrobenzene through the dehydrogenation of 1,2‐butanediol over Cu/SiO <sub>2</sub> catalyst
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents a hydrogen transfer reaction of 1,2‐butanediol (BDO) to nitrobenzene for the simultaneous production of 1‐hydroxy butanone and aniline over Cu/SiO 2 catalysts. A series of Cu supported SiO 2 catalysts with Cu loading up to 25 wt.% were prepared by the wet impregnation method. The prepared catalysts were further characterized by various characterization techniques such as X‐ray diffraction (XRD), Brunauer–Emmett–Teller (BET) surface area, Fourier transform infrared (FTIR), transmission electron microscopy (TEM), X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS), and temperature‐programmed reduction (TPR). The transfer hydrogenation of nitrobenzene through the dehydrogenation of BDO was effectively accomplished rather than hydrogenation of nitrobenzene via external hydrogen due to well dispersed copper nanoparticle on the surface of SiO 2 . The present strategy enables the production of two industrially important chemicals in a single step with stoichiometric amount of hydrogen source. Among the series of catalysts, 20 wt.% Cu/SiO 2 catalyst exhibited excellent catalytic performance (89% conversion of BDO and 85% conversion of nitrobenzene). The catalyst also shows very good stability for 9 h during the time‐on‐stream.
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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 ».