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Enregistrement W2042207502 · doi:10.1021/ie0510526

Waste Cooking OilAn Economical Source for Biodiesel:  A Review

2006· review· en· W2042207502 sur OpenAlexaff
Mangesh G. Kulkarni, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2006
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselTransesterificationDiesel fuelRaw materialVegetable oil refiningWaste managementBiodiesel productionEnvironmental sciencePulp and paper industryCooking oilRenewable energyRenewable fuelsBiofuelChemistryMethanolEngineeringOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiesel (fatty acid methyl ester) is a nontoxic and biodegradable alternative fuel that is obtained from renewable sources. A major hurdle in the commercialization of biodiesel from virgin oil, in comparison to petroleum-based diesel fuel, is its cost of manufacturing, primarily the raw material cost. Used cooking oil is one of the economical sources for biodiesel production. However, the products formed during frying, such as free fatty acid and some polymerized triglycerides, can affect the transesterification reaction and the biodiesel properties. Apart from this phenomenon, the biodiesel obtained from waste cooking oil gives better engine performance and less emissions when tested on commercial diesel engines. The present paper attempts to review methods for the transesterification of waste cooking oil and the performance of biodiesel obtained from waste cooking oil in a commercial diesel engine. The paper also examines the basic chemistry involved during frying and the effects of the products formed in the frying process on biodiesel quality.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 179
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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