55Chapter 3 The role of solvents and catalysts in green chemistry
Notice bibliographique
Résumé
In the pursuit of sustainable practices, green chemistry emerges as a pivotal field aimed at reducing the environmental impact of chemical processes. This chapter delves into the critical roles that solvents and catalysts play in the advancement of green chemistry, highlighting the need for safer, more efficient alternatives. Solvents, traditionally viewed as necessary but often hazardous components of chemical reactions, are evaluated through the lens of their environmental footprints, toxicity profiles, and recyclability. The chapter presents various green solvent alternatives, such as water, ionic liquids, supercritical fluids, and bio-based solvents, elucidating their advantages in minimizing waste and energy consumption. In parallel, the discussion on catalysts emphasizes their role in enhancing reaction efficiency and selectivity, thereby reducing by-products and energy requirements. Traditional catalysts are contrasted with novel and environmentally benign options, such as biocatalysts and green catalytic processes that employ Earth-abundant materials. The synergistic relationship between solvents and catalysts is also explored, demonstrating how their careful selection and integration can lead to innovative processes that align with the principles of green chemistry. Ultimately, this chapter underscores the transformative potential of optimizing solvents and catalysts in industrial applications, promoting a paradigm shift toward sustainability in chemical manufacturing. By detailing the advancements and ongoing research in these areas, the chapter contributes to the broader discourse on achieving an eco-friendlier chemical industry, advocating for continued innovation and regulatory support in the development of green alternatives.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».