Production of glycerol carbonate by coupling glycerol and CO2 over various metal oxide catalyst

甘油 碳酸盐 催化作用 氧化物 金属 联轴节(管道) 化学 化学工程 无机化学 材料科学 有机化学 冶金 工程类
作者
Yihu Ke,Huanhuan Xu,Xue Wang,Hai Liu,Hong Yuan
出处
期刊:Journal of CO2 utilization [Elsevier BV]
卷期号:83: 102813-102813 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.jcou.2024.102813
摘要

A series of metal oxides, i.e., CuO、NiO、Co3O4、ZrO2、Al2O3, catalysts were prepared by hydrothermal method and evaluated in the production of glycerol carbonate by coupling of glycerol and CO2 under lower temperature. The results show that CuO showed the best catalytic performance (glycerol conversion and the glycerol carbonate selectivity were 89.0 % and 69.4 %, respectively) at 120 ℃ under 3.0 MPa of CO2 for 5 h. This is the highest yield of glycerol carbonate using same mothed reported in the literature so far. The structures, morphologies and surface properties of the catalysts were characterized by X-ray powder diffraction (XRD), Scanning electron microscopy (SEM), Transmission electron microscopy (TEM), N2 adsorption-desorption, Temperature programmed reduction (H2-TPR), Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), Temperature programmed desorption (TPD). It is speculated that the high catalytic activity of CuO mainly depends on its unique structure and acid-base physicochemical properties. In addition, the CuO catalyst was used 7 times without obvious deactivation, which suggesting this catalysis has excellent reusability.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
风中诺言发布了新的文献求助10
1秒前
天天快乐应助嘻嘻哈哈采纳,获得10
2秒前
张欢馨应助明理的向松采纳,获得10
2秒前
万能图书馆应助栗子采纳,获得10
3秒前
3秒前
wing完成签到 ,获得积分10
4秒前
Emper发布了新的文献求助10
4秒前
意生缘发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
研研完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
桐桐应助zzzzzzz采纳,获得10
8秒前
ZDWYGYH完成签到,获得积分10
9秒前
爱吃饼干的土拨鼠完成签到,获得积分10
10秒前
HalfGumps发布了新的文献求助10
10秒前
研友_VZG7GZ应助Biogneer采纳,获得10
11秒前
勤奋千风发布了新的文献求助10
12秒前
jy应助就是现在采纳,获得10
12秒前
yannis完成签到,获得积分10
13秒前
大头完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
酷波er应助小梁采纳,获得10
15秒前
Nole应助小梁采纳,获得10
15秒前
所所应助小梁采纳,获得10
16秒前
无糖果粒橙应助小梁采纳,获得10
16秒前
无糖果粒橙应助小梁采纳,获得10
16秒前
woshi123应助小梁采纳,获得10
16秒前
田様应助小梁采纳,获得10
16秒前
嘻嘻哈哈发布了新的文献求助10
17秒前
意生缘完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
无敌大流流完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
19秒前
甜甜斓完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
Passion发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
23秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7584040
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162784
关于积分的说明 19608034
捐赠科研通 7165941
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266349
关于科研通互助平台的介绍 2431328
邀请新用户注册赠送积分活动 2257917