Renewable chemical & fuel production in a membrane reactor
Notice bibliographique
Résumé
Chemical manufacturing is a major contributor to global greenhouse gas emissions because fossil fuels are used as both an energy source and a feedstock. Electrosynthesis presents an opportunity to use renewable electricity to drive chemical manufacturing instead of fossil fuel. Hydrogenation is an ideal candidate for electrification because the primary feedstock (hydrogen) can be sourced from water and renewable electricity. The challenge is that conventional electrochemical hydrogenation reactors have issues with reactant solubility, cell voltage, and separation of anodic reactions from cathodic reactions. Herein, I present a Pd membrane reactor as an alternative platform for driving hydrogenation reactions using electrochemistry. The Pd membrane addresses the issues associated with conventional electrochemical hydrogenation by using a dense Pd membrane/cathode to separate electrochemical hydrogen production from hydrogenation. In this thesis, I showcase how the Pd membrane reactor can enable the sustainable production of chemicals & fuels by investigating the hydrogenation of furfural, a biomass derived compound. Next, I investigate toluene hydrogenation for the transport and storage of hydrogen in liquid molecules. This approach to hydrogen storage enables the transport of renewable produced hydrogen using existing fuel infrastructure. Finally, I close a fundamental gap in Pd membrane reactor literature by identifying the mechanisms of H transfer from Pd–H to reactants in solution.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».