Synthesis of Biodiesel from Canola Oil Using Heterogeneous Base Catalyst
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A series of alkali metal (Li, Na, K) promoted alkali earth oxides (CaO, BaO, MgO), as well as K2CO3 supported on alumina (Al2O3), were prepared and used as catalysts for transesterification of canola oil with methanol. Four catalysts such as K2CO3/Al2O3 and alkali metal (Li, Na, K) promoted BaO were effective for transesterification with >85 wt% of methyl esters. ICP‐MS analysis revealed that leaching of barium in ester phase was too high (~1,000 ppm) when BaO based catalysts were used. As barium is highly toxic, these catalysts were not used further for transesterification of canola oil. Optimization of reaction conditions such as molar ratio of alcohol to oil (6:1–12:1), reaction temperature (40–60 °C) and catalyst loading (1–3 wt%) was performed for most efficient and environmentally friendly K2CO3/Al2O3 catalyst to maximize ester yield using response surface methodology (RSM). The RSM suggested that a molar ratio of alcohol to oil 11.48:1, a reaction temperature of 60 °C, and catalyst loading 3.16 wt% were optimum for the production of ester from canola oil. The predicted value of ester yield was 96.3 wt% in 2 h, which was in agreement with the experimental results within 1.28%.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».