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Enregistrement W1995658543 · doi:10.1002/cjce.20603

Two step biodiesel production from <i>Calophyllum inophyllum</i> oil: Studies on thermodynamic and kinetic modelling of modified β‐zeolite catalysed pre‐treatment

2011· article· en· W1995658543 sur OpenAlexvenueaboutno aff
V. Sathyaselvabala, T. Vidhyadevi, S. Sivanesan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselCatalysisMethanolChemistryZeoliteBiodiesel productionArrhenius equationEndothermic processReaction rate constantPhosphoric acidAdsorptionKineticsReaction rateTransesterificationThermodynamicsChemical engineeringOrganic chemistryActivation energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biodiesel is one of the alternative fuels that can help in reducing oil dependence. β‐Zeolite was modified with phosphoric acid and the modified β‐zeolite was used as catalyst for the esterification of free fatty acids (FFA) present in pinnai oil and its effect on esterification reaction was studied. Influence of catalyst amount, methanol to oil ratio and temperature on specific reaction rate was modelled using Langmuir–Hinshelwood (LH) kinetics, pseudo first order kinetics and Arrhenius equation, respectively. The kinetic constant values obtained in LH kinetics show that the adsorption capacity of FFA on catalyst surface was approximately 23 times higher than that of methanol. From pseudo first order kinetic modelling it is found that methanol to oil molar ratio of 9 gives the optimum k value. Thermodynamic studies were also performed to prove the endothermic nature of Pβ catalysed esterification reaction. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,566

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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