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Enregistrement W2070454377 · doi:10.5339/qfarf.2011.egp16

Biofuel from Used Vegetable (Cooking) Oil

2011· article· en· W2070454377 sur OpenAlexaboutno aff
Sakthivel Sundaresan

Notice bibliographique

RevueQatar Foundation Annual Research Forum Proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelRaw materialWaste managementVegetable oilFossil fuelEnvironmental scienceTransesterificationBiodieselProduction (economics)EngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Everyday people use cooking oil at home and various commercial establishments in the hospitability industry. Particularly hotels and restaurants are generating 0.1 million tons /year of waste cooking oil in India and other countries such as US (0.3–0.4 million tons), EU (0.7–1 million tons), United Kingdom (0.2 million tons), and Canada (0.135 million tons). However, most of the used vegetable oils are still regarded as waste materials and disposed of without any such adequate use, which leads to not only environmental pollution but also an enormous wastage. These used vegetable oils have capabilities to be a potential feedstock for production of bio fuel by transesterification reaction and consequently leads to low cost bio fuel production. The objective of this study is to find an immediate alternative and sustainable energy solution from using waste vegetable oil for replacement of fossil fuel. The present article mainly deals with description of the continuous transesterification process along with optimization of the process parameters. Also it covers the advanced technology that is utilized for the generation of biofuel with design of portable biofuel generation plant with higher efficiency. This process would exhibit several advantages such as, (i) low temperature reaction (50–60°C), (ii) fast reaction with complete process taken less than an hour and (iii) high quality bio fuel and it meets EU standard.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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