Optimization of Pyrolysis Operating Condition for Deriving Corn Starch Heterogeneous Acid Catalyst for Biodiesel Production
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel can be produced from various oils and fats. Due to possibility of diversion of edible oils from feedstocks to raw materials for biodiesel production, which may lead to food crisis, it is preferable to choosenon-edible oils as raw material for biodiesel production. As a country rich in natural resources, Indonesia has avast amount and variety of non-edible fatty-oil production plants. However, non-edible oils usually have highfree fatty acid (FFA) contents. Oils with high FFA contents cannot be converted directly to biodiesel using aconventional alkaline catalyzed process due to saponification problem. To avoid this problem, the high FFAcontents in the oils must be reduced via esterification process using acid catalyst. The use of homogeneous acidcatalyst in this process can be very corrosive and not environmentally friendly while the use of commerciallyavailable heterogeneous acid catalyst can be very expensive. In this research, a heterogeneous acid catalystsuitable for biodiesel production will be derived from corn starch through pyrolysis followed by sulphonationprocesses. The purpose of this research is to study the effects of pyrolysis temperature and time to the aciddensity of the catalyst and the activity of the catalyst in the esterification of oleic acid using a 22 factorial designwith 3 center points experimental design. It is found that the catalyst obtained from pyrolysis at 400°C for 15hours has the optimum–HSO3 content of 5.9% which corresponds to the highest average conversion of theesterification of oleic acid of 97.45%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».