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Enregistrement W1482601826 · doi:10.5539/mas.v9n7p140

Feed Plate and Feed Adsorbent Temperature Optimisation of Distillation – Adsorption Process to Produce Absolute Ethanol

2015· article· en· W1482601826 sur OpenAlexvenueno aff
Fadlilatul Taufany, Nonot Soewarno, Koko Yuwono, Dimas Ardiyanta, Melvina Eliana, Indi Raisa Girsang

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember
Mots-clésDistillationAdsorptionChromatographyFractional distillationEthanolChemistryTraySieve (category theory)ZeoliteBatch distillationFractionating columnMolecular sievePlate columnMaterials scienceMathematicsOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two subsequent separation processes are required to produce absolute ethanol (at least purity of 99.5% v/v),namely the distillation and adsorption processes. Thus, it is important to find the optimum operation conditionfor those following processes. The aims of the present study are to optimize the feed plate of distillation and thetemperature of feed adsorbent. This study is conducted using a continuous sieve tray distillation system with thenumber of 16 trays, the length-diameter ratio of 80.64, the reflux ratio of 3.5, and the feed with ethanol contentof 10 % v/v ethanol, which is produced via the fermentation process of molasses. To conduct the first aim of thisstudy, the feed enters the distillation column with several of variable feed plate, i.e. 12, 13, 14, and 15. This feedplate location is calculated from the top of the column. On the other hand, the second aim of this study, isconducted using the subsequent combination of distillation and adsorbent columns, where the distillate (purity ofethanol around 95% v/v) from the distillation column is then flowed into the adsorbent column with various feedadsorbent temperature, i.e. 80 °C, 90 °C, 100 °C, and 110 °C, to be purified as an absolute ethanol. Here theadsorbent column is designed as a fix bed adsorption column with a molecular sieve of 3A (zeolite) is used as anadsorbent for that purification process. Our results showed that the optimum feed plate is 14, because at thisplate the ethanol distillate has the highest content among those various variables. Meanwhile, the optimumtemperature of feed adsorbent is 90° C, which requires the least energy for the distillation - adsorption process,i.e. at 18691 kJ/kg absolute ethanol. This primary study is expected to be an alternative way to optimize theoperating condition of the sieve tray distillation-molecular sieve adsorption system by means of acquiring aminimum energy involving in the process to achieve the highest purity of ethanol.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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