Glycerol Carbonate from Dimethyl Carbonate and Glycerol Over TBD‐Functionalized SBA‐16
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transesterification reaction of glycerol with dimethyl carbonate (DMC) into glycerol carbonate presents an attractive route for simultaneous biodiesel by‐product valorization and indirect CO 2 utilization. In this study, a heterogeneous catalyst was developed for this reaction by grafting 1,5,7‐triazabicyclo[4.4.0]dec‐5‐ene (TBD) on mesoporous SBA‐16 silica (TBD@SBA‐16), combining strong basicity with high surface area and structural stability. Various physicochemical characterizations (BET, TGA, FTIR, NMR, SAXS, TEM) confirmed the successful formation, functionalization, and thermal stability of samples. The forward reaction was identified as endothermic and entropy‐driven, with an activation energy of 23.3 kJ/mol in the presence of homogeneous TBD, as validated by kinetic and thermodynamic analyses. This reaction was monitored for the influence of reaction parameters, including catalyst loading, reaction time, temperature, and DMC/glycerol molar ratio. Under optimal conditions (3 wt% catalyst, 90 °C, 2 h, 4:1 DMC: glycerol molar ratio), glycerol conversion reached 97% with glycerol carbonate yield exceeding 98%. The grafted catalyst displayed higher selectivity and operational practicality compared to homogeneous TBD. Reusability studies over five successive cycles revealed just a minor activity loss (∼4%) and low TBD leaching. These findings highlight the efficiency and stability of TBD@SBA‐16 as a viable heterogeneous catalyst for the selective synthesis of glycerol carbonate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».