Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel is a renewable energy source produced from natural oils and fats, and is being used as a substitute for petroleum diesel. The aim of this study was to investigate the potential of using spent coffee grounds for biodiesel production and its by-products to produce pelletized fuel, which is expected to help the biodiesel production process achieve zero waste. For this experiment, spent coffee grounds sample was collected from Kaldis coffee, Addis Ababa, Ethiopia. Extraction of the spent coffee grounds oil was then conducted using n-hexane, ether and mixture of isopropanol to hexane ratio (50:50 %vol), and resulted in oil yield of 15.6, 17.5 and 21.5 %w/w respectively. A two-step process was used in biodiesel production with conversion of about 82 %w/w. The biodiesel quality parameters were evaluated using the American Standard for Testing Material (ASTM D 6751). The major fatty acid compositions found by Gas chromatography were linoleic acid (37.6%), palmitic acid (39.8%), oleic (11.7%), and stearic acid (8.6%). In addition, solid waste remaining after oil extraction and glycerin ratio (glycerin content from 20-40%) was evaluated for fuel pellet (19.3-21.6 MJ/Kg) applications. Therefore, the results of this work could offer a new perspective to the production of biofuel from waste materials without growing plants and/or converting food to fuel.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».