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Enregistrement W7008541781

Catalytic Conversion of Glycerol to Glycerol Carbonate Utilizing CO₂ and Dimethyl Carbonate

2024· dissertation· en· W7008541781 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésGlycerolDimethyl carbonateCatalysisCarbonateCarbon dioxideOxideYield (engineering)Carbon fibers
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decline in fossil fuels drives research into alternatives like biofuels. Biodiesel production creates a surplus of crude glycerol, a major bottleneck. Scientists are exploring new, cost-effective uses for this abundant by-product. This research focuses on the catalytic conversion of glycerol to value-added glycerol carbonate using CO2, an abundant, non-toxic greenhouse gas, and dimethyl carbonate (DMC), which yields more glycerol carbonate. The catalysts were prepared by co-precipitation method, and characterized by using XPS, FT-IR, XRD, TGA, SEM, and CO2-TPD techniques. Firstly, metal oxide catalysts of Al2O3, CaO, and MgO were used in the carbon dioxide and glycerol reaction. A glycerol conversion of 24.5±2.2 mol%, and glycerol carbonate yield of 12.8±1.2 mol% under optimized conditions of 5.5% catalyst loading, 150°C temperature, and 8 MPa pressure was achieved by using MgO as the catalyst. Subsequently, novel mixed metal oxides (Ca-Al, Mg-Al, and Mg-Ca) are introduced to the same reaction, and Mg0.75Ca0.25O exhibited the highest glycerol carbonate yield of 16 mol%, under optimized reaction parameters of 8.5% catalyst loading, 180°C temperature, and 7 MPa pressure. BET surface area and total basicity of the catalysts had the most effective role in their performance in the reaction. To boost glycerol carbonate yield, various catalysts were designed for the glycerol and DMC reaction. Lithium oxide combined with synthesized activated carbon, using incipient wetness impregnation method, performed best, achieving an 87.9±2.4% yield due to its high basicity and surface area. The activated carbon was microwave-assisted synthesized from flax shive which is an abundant agricultural residue. Using Central Composite Design optimization, a 75% phosphoric acid concentration and 4 minutes of heating time were found to produce the optimal activated carbon pore width of 3.9 nm. The optimal reaction parameters were found as a temperature of 89.1°C, 3.4 DMC/glycerol molar ratio, and 5.6% catalyst dosage, resulting in a glycerol carbonate yield of 97.7%. The reaction kinetics adhered to a pseudo-first-order rate law with an activation energy of 45.5 kJ/mol. The 20%Li2O/AC catalyst exhibited satisfactory reusability across five cycles of the reaction. This comprehensive exploration underscores the potential for a more sustainable biodiesel industry through innovative waste usage processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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