Kinetic comparison of two basic heterogenous catalysts obtained from sustainable resources for transesterification of waste cooking oil
Notice bibliographique
Résumé
Alkaline earth metal oxides are appropriate catalysts for biodiesel production and among them, CaO and MgO are known for possessing the best efficiency. In this study, catalysts synthesized from economical and sustainable resources were used for biodiesel production. More specifically, waste mussel shells and demineralized (DM) water treatment precipitates as calcium and magnesium carbonate sources, were converted into calcium and magnesium oxides at temperatures above 900 oC. Methanol and waste cooking oil were reacted in a 250 mL two-necked flask at 24:1 and 22.5:1 ratios in presence of 12 and 9.08 wt% of mussel shell-based and DM water treatment precipitates-based catalysts, respectively. The effects of temperature (328, 333, 338, 343 and 348 K) and time (1, 3, 5, 7 and 8 h) at a stirrer speed of 350 rpm on the conversion of the oil into biodiesel were investigated. The results obtained indicated a pseudo-first order kinetics for the transesterification reaction using both catalysts. The activation energies in the presence of the DM water treatment precipitates and mussel shell catalysts were measured at 77.09 and 79.83 kJ.mol-1, respectively. Accordingly, the DM water treatment precipitates catalyst resulted in a faster reaction due to its lower activation energy value. Moreover, the catalysts were reused five times and the results obtained showed that the methanol-driven extraction of CaO contained in the DM water treatment precipitates catalyst was lower than the waste mussel shell catalyst proving the higher stability of the new heterogeneous catalyst i.e. the calcinated DM water treatment precipitates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».