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Enregistrement W1491218922 · doi:10.5539/mas.v9n7p93

The Production of Biofuels from Coconut Oil Using Microwave

2015· article· en· W1491218922 sur OpenAlexvenueno aff
Andi Suryanto, Suprapto Suprapto, Mahfud Mahfud

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselBiofuelTransesterificationMethanolBiodiesel productionRaw materialPulp and paper industryEnvironmentally friendlyLauric acidCoconut oilDistillationPetrochemicalYield (engineering)Renewable energyAcid valueCatalysisChemistryMaterials scienceOrganic chemistryWaste managementFatty acidFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofuels including biodiesel, an alternative fuel, is renewable, environmentally friendly, non-toxic and lowemission energy. The raw material used in this work was coconut oil, which contained saturated fatty acids about90% with medium chain (C8-C12), especially lauric acid and myristic acid. Reaction was conducted in batchreactor assisted by microwave. The purpose of this research was to study the effect of power and NaOH catalystin transesterification enhanced by microwave and to obtain a biofuels (biodiesel and biokerosene) derived fromcoconut oil. The reaction was performed by mixing oil and methanol with mole ratio of 1:6, catalystconcentration of 1% w/w with setting electrical power at 100, 264, 400, 600 and 800 W. The reaction time wasconditioned at of 2.5, 5, 7.5, 10 and 15 min. The results showed that microwave could accelerate thetransesterification process to produce biodiesel using NaOH catalyst. The highest yield of biodiesel was 97.76 %,or 99.05 % conversion at 5 min reaction, meanwhile biokerosene was 48% after distillation.

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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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