Non-Edible Plant Oils as New Sources for Biodiesel Production
Notice bibliographique
Résumé
Due to the concern on the availability of recoverable fossil fuel reserves and the environmental problems caused by the use those fossil fuels, considerable attention has been given to biodiesel production as an alternative to petrodiesel. However, as the biodiesel is produced from vegetable oils and animal fats, there are concerns that biodiesel feedstock may compete with food supply in the long-term. Hence, the recent focus is to find oil bearing plants that produce non-edible oils as the feedstock for biodiesel production. In this paper, two plant species, soapnut (Sapindus mukorossi) and jatropha (jatropha curcas, L.) are discussed as newer sources of oil for biodiesel production. Experimental analysis showed that both oils have great potential to be used as feedstock for biodiesel production. Fatty acid methyl ester (FAME) from cold pressed soapnut seed oil was envisaged as biodiesel source for the first time. Soapnut oil was found to have average of 9.1% free FA, 84.43% triglycerides, 4.88% sterol and 1.59% others. Jatropha oil contains approximately 14% free FA, approximately 5% higher than soapnut oil. Soapnut oil biodiesel contains approximately 85% unsaturated FA while jatropha oil biodiesel was found to have approximately 80% unsaturated FA. Oleic acid was found to be the dominant FA in both soapnut and jatropha biodiesel. Over 97% conversion to FAME was achieved for both soapnut and jatropha oil.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».