Glycerol carbonate formation from glycerol and dimethyl carbonate using lithium‐based catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excess glycerol from biodiesel production can be sustainably converted into value‐added products like glycerol carbonate, for its use in polymers, solvents, and as ecofriendly alternative as green chemical in various chemical industries. This study aims to synthesize a catalyst optimized for the glycerol and dimethyl carbonate (DMC) conversion to enhance the yield of glycerol carbonate. This reaction not only avoids the use of hazardous chemicals but also proceeds under relatively mild conditions. The metal oxides of MgO, CaO, NiO, Li 2 O, and LiNO 3 were compared for catalytic activity, and lithium oxide achieved the highest performance, with a glycerol conversion of 83.5 ± 1.0% and a glycerol carbonate yield of 77.5 ± 2.0%. Subsequently, lithium oxide was employed in conjunction with an activated carbon support derived from flax shive, synthesized through a microwave‐assisted method. Phosphoric acid concentration (55–75 wt.%) and heating time (4–16 min) were systematically varied to maximize the average pore diameter of the support. Activated carbon characterized by a Brunauer–Emmett–Teller (BET) surface area of 1373 m 2 /g and an average pore diameter of 3.29 nm was obtained under optimal conditions: 75 wt.% phosphoric acid concentration and a 4‐minute heating time. The results showcase the exceptional performance of lithium oxide when used in combination with activated carbon with providing 87.9 ± 2.4% glycerol carbonate yield. Characterization techniques such as thermal gravimetric analysis (TGA), BET surface area analysis, X‐ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and Fourier transform infrared (FT‐IR) were employed, alongside gas chromatography (GC) and proximate and elemental analyses to comprehensively characterize the physicochemical properties of the catalysts and elucidate their correlation with catalytic performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».