Ordered Mesoporous NiCeAl Containing Catalysts for Hydrogenolysis of Sorbitol to Glycols


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Cellulose-derived sorbitol is emerging as a feasible and renewable feedstock for the production of value-added chemicals. Highly active and stable catalyst is essential for sorbitol hydrogenolysis. Ordered mesoporous M–xNiyCeAl catalysts with different loadings of nickel and cerium species were successfully synthesized via one-pot evaporation-induced self-assembly strategy (EISA) and their catalytic performance were tested in the hydrogenolysis of sorbitol. The physical chemical properties for the catalysts were characterized by XRD, N2 physisorption, H2-TPR, H2 impulse chemisorption, ICP and TEM techniques. The results showed that the ordered mesopores with uniform pore sizes can be obtained and the Ni nanoparticles around 6 nm in size were homogeneously dispersed in the mesopore channels. A little amount of cerium species introduced would be beneficial to their textural properties resulting in higher Ni dispersion, metal area and smaller size of Ni nanoparticles. The M–10Ni2CeAl catalyst with Ni and Ce loading of 10.9 and 6.3 wt % shows better catalytic performance than other catalysts, and the yield of 1,2-PG and EG can reach 56.9% at 493 K and 6 MPa pressure for 8 h after repeating reactions for 12 times without obvious deterioration of physical and chemical properties. Ordered mesoporous M–NiCeAl catalysts are active and stable in sorbitol hydrogenolysis.

Ключевые слова

Об авторах

Zhiwei Zhou

College of Chemical Engineering

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Jiaqi Zhang

College of Chemical Engineering

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Juan Qin

Technology and Finance Service Center of Jiangsu Province

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210042

Dong Li

College of Chemical Engineering

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Wenliang Wu

College of Chemical Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».