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Record W7048113966

The Lab-Scale Fluidized Bed Reactor Transforms Thermo-Catalytically Poly(Methyl Methacrylate) (PMMA) to Methacrylic Acid (MAA)

2022· other· fr· W7048113966 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicSuperconducting and THz Device Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMethacrylic acidMethyl methacrylateContext (archaeology)Fluidized bed
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: Le polyméthacrylate de méthyle (PMMA) est un polymère thermoplastique léger et transparent. C’est une matière première pour de nombreux plastiques composés, des feux d’automobiles, de l’électronique et autres, en raison de sa grande transparence, de sa rigidité et d’autres propriétés. Selon le rapport Statista, la production mondiale annuelle de plastique a dépassé 3.6 Mt en 2020. Moins de 9% des déchets plastiques (divers plastiques) sont recyclés au Canada. La majorité du PMMA est mise en décharge ou subit une récupération de chaleur. L’industrie est motivée à découvrir une voie rentable pour produire du PMMA de qualité supérieure. Le PMMA se transforme en monomère avec un rendement de >90% à partir de 300 ◦C to 600 ◦C en inerte. L’industrie pratique la chaîne de retraitement: déchets de PMMA - r-MMA - r-PMMA tout en pyrolysant le PMMA en son monomère. La formation concomitante de sous-produits de réaction, tels que les oligomères, dont le point d’ébullition est similaire à celui du MMA, affecte la qualité du r-PMMA obtenu (odeur, opacité) et nécessite des coûts supplémentaires pour sa séparation. Notre objectif était de développer un procédé de conversion du PMMA en MAA dans un réacteur à échelle laboratoire, dans lequel nous commençons par introduire le MAA comme produit final de la conversion du PMMA et impliquons les déchets de PMMA contenant des additifs, qui étaient auparavant considérés comme un traitement non rentable dans le futur. Le recentrage sur le retraitement des déchets de PMMA, qui se divise en une dépolymérisation en monomère (MMA) suivie d’une hydrolyse catalytique de l’ester en MAA, permettra à l’industrie de minimiser les investissements dans la purification du produit en raison de la différence significative entre les points d’ébullition du MAA (161 ◦C) et du MMA (100 ◦C) en obtenant du r-MMA de qualité supérieure. Nous avons d’abord étudié les performances de catalyseurs industriels ou synthétisés en laboratoire aux propriétés physico-chimiques variées dans un réacteur à lit fluidisé de 13mm de diamètre lors de la dégradation du PMMA. Des tests TGA isothermes préliminaires ont démontré que ≤ 6% du PMMA s’est décomposé à 230 ◦C, alors que tout le polymère s’est complètement thermalisé à 350 ◦C. Dans le réacteur à lit fluidisé, avec un mélange et un transfert de chaleur améliorés, la conversion a augmenté de plus de 20 pourcent à 230 ◦C et 350 ◦C. Le PMMA s’est dégradé en 10 min. Le rendement maximal de MAA a été observé avec une zéolite Y acide (33 pourcent) et sur CsxH3 –xPW12O40/SiO2 (20 pourcent), tandis que les autres catalyseurs ont produit moins de 8 pourcent de MAA. Malgré le rendement relativement élevé de MAA sur la zéolite Y, par rapport aux autres catalyseurs, la couche vi externe de SiO2 à la surface du catalyseur, formée pendant le séchage par pulvérisation des micro-tamis moléculaires de zéolite, a recouvert les sites acides du catalyseur. La décarboxylation partielle du MMA à 350 ◦C et la formation de coke sur la surface du catalyseur ont réduit le rendement en MAA. ABSTRACT: Polymethyl methacrylate (PMMA) is a lightweight, transparent, thermoplastic polymer. It is a raw material for many compounding plastics, automobile rare lights, electronics, and others due to its high transparency, stiffness, and other properties. Annual global plastic production exceeded 3.6 Mt in 2020 according to the Statista report. Less than 9% of plastic wastes (various plastics) is recycled in Canada. The majority of PMMA is land-filled or underwent heat recovery. The industry is motivated to discover a cost-effective route to produce premium-grade PMMA. PMMA converts to monomer with the yield >90% from 300 ◦C to 600 ◦C in inert. Industry practices the reprocessing chain: scrap PMMA - r-MMA - r-PMMA while pyrolyzing PMMA into its monomer. The concomitant formation of reaction by-products, such as oligomers, with similar to MMA boiling points, affects the quality of the resulting r-PMMA (odor, opacity) and requires additional costs for separation. We aimed to develop a process for PMMA conversion into MAA in a lab-scale reactor, in which we lay the stone for introducing MAA as the end product of PMMA conversion and involve the scrap PMMA-containing additives, which was previously considered unprofitable processing in the future. Refocusing on the reprocessing of scrap PMMA, consisting of its depolymerization to monomer (MMA) followed by catalytic hydrolysis of the ester to MAA, will allow the industry to minimize investment in product purification due to the significant difference in boiling points of MAA (161 ◦C) and MMA (100 ◦C) by obtaining premium quality r-MMA. We, first, studied the performance of industrial and home-made catalysts of various physicochemical properties in a 13mm fluidized bed reactor at PMMA degradation. Preliminary isothermal TGA tests demonstrated that ≤ 6% of the PMMA decomposed at 230 ◦C, whereas all the polymer completely thermalized at 350 ◦C. In the fluidized bed reactor, at enhanced mixing and heat transfer, conversion raised by more than 20 percent at 230 ◦C and 350 ◦C PMMA degraded in 10 min. The maximum yield of MAA was observed over the acidic zeolite Y (33 percent ) and CsxH3 –xPW12O40/SiO2 (20 percent), while the rest of catalysts produced less than 8 percent of MAA. Despite the relatively high yield of MAA over the zeolite Y, compared to other catalysts, the outer layer of SiO2 on the catalyst surface formed during the spray-drying of zeolite micro-sieves, covered catalyst acid sites. Partial MMA decarboxylation at 350 ◦C and above as well as coke formation on the catalyst surface reduced MAA yield.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.705
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0040.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2022
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