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Enregistrement W1743905762 · doi:10.18331/brj2015.1.4.6

Production and characterization of biodiesel using palm kernel oil; fresh and recovered from spent bleaching earth

2014· article· en· W1743905762 sur OpenAlexvenueno aff
Abiodun Aladetuyi, Gabriel Ademola Olatunji, D. S. Ogunniyi, T. E. Odetoye, Stephen O. Oguntoye

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotassium hydroxideBiodieselAcid valueMethanolFlash pointBiodiesel productionPulp and paper industryChemistryPalm kernelPalm kernel oilYield (engineering)Nuclear chemistryBiofuelCatalysisOrganic chemistryWaste managementMaterials sciencePalm oilFood scienceMetallurgyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palm kernel oil (PKO) was recovered from spent bleaching earth with a yield of 16 %, using n-hexane while the fresh oil was extracted from palm kernel with n-hexane and a yield of 40.23% was obtained. These oils were trans-esterified with methanol under the same reaction conditions: 100 oC, 2 h reaction time, and oil-methanol ratio of 5:1 (w/v). The cocoa pod ash (CPA) was compared with potassium hydroxide (KOH) as catalyst. The percentage yields of biodiesel obtained from PKO catalysed by CPA and KOH were 94 and 90%, respectively. While the yields achieved using the recovered oil catalysed by CPA and KOH were measured at 86 and 81.20 %. The physico-chemical properties of the biodiesel produced showed that the flash point, viscosity, density, ash content, percentage carbon content, specific gravity and the acid value fell within American Society for Testing and Materials (ASTM) specifications for biodiesel. The findings of this study suggest that agricultural residues such as CPA used in this study could be explored as alternatives for KOH catalyst for biodiesel production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations66
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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