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Enregistrement W1986708917 · doi:10.1007/s11746-006-0948-x

A comparison of attenuated total reflectance‐FTIR spectroscopy and GPC for monitoring biodiesel production

2004· article· en· W1986708917 sur OpenAlexafffund
Marc A. Dubé, Sheng Zheng, David D. McLean, M. Kates

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransesterificationAttenuated total reflectionBiodieselFourier transform infrared spectroscopyReproducibilityBiodiesel productionGel permeation chromatographyChemistryChromatographyGlycerolMethanolPermeationInfrared spectroscopyOrganic chemistryMembraneChemical engineeringCatalysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gel permeation chromatography (GPC) and attenuated total reflectance (ATR)‐FTIR spectroscopy were used to monitor the products of transesterification of waste frying oil in methanol to FAME or biodiesel. To evaluate the reliability and reproducibility of each method, quantitative analyses of mixtures of standards (TG, DG, MG, FAME, and glycerol) as well as lipid products of transesterification were carried out. The reproducibility of each method was found to be within ±1–5%. The differences between the results of the two methods were less than ±2%. The GPC method showed good separation of the intermediate products MG and glycerol from the TG starting material and FAME, but DG were not completely separated from TG, GPC gave good quantitative results for MG and FAME, but the TG and DG analyses required correction, depending on the mole ratio of TG/DG. In contrast, ATR‐FTIR spectroscopy could only give quantitative data for the sum of TG+DG+MG.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations115
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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