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Enregistrement W2130596603 · doi:10.1002/cjce.22158

Kinetics of transesterification reaction using CAO/AL<sub>2</sub>O<sub>3</sub> catalyst synthesized by sol‐gel method

2015· article· en· W2130596603 sur OpenAlexvenueno aff
Gholamreza Moradi, Yegane Davoodbeygi, Majid Mohadesi, Shokoufe Hosseini

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanolTransesterificationBiodieselCatalysisSoybean oilBiodiesel productionReaction rate constantActivation energyChemistryCalcium oxideReaction rateNuclear chemistryGlycerolKineticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcium oxide is one of the appropriate catalysts for biodiesel production. In this study, 40 wt. % CaO/Al 2 O 3 catalyst was used. Transesterification reaction was performed in optimal condition presented in the previous study (0.05 molar nitric acid and gelation temperature of 70 °C) in a 250 mL two‐necked flask. All the experiments were carried out in the presence of soybean oil, methanol (methanol to oil molar ratio of 12:1), and catalyst concentration of 6 wt. %. Stirrer speed was set at 350 rpm. This study investigated the effects of reaction temperature and reaction time on produced biodiesel conversion. Methyl ester conversion changes in all temperatures and across different times indicated pseudo‐first order kinetic, so, first, the observed rate constant was obtained at various temperatures. Then, observed activation energy of soybean oil methanolysis in the presence of CaO/Al 2 O 3 catalyst was determined. The results show that maximum errors of model are in primary times because methanol is insoluble in soybean oil. At the other times and by biodiesel and glycerol production, there was increased solubility of methanol in oil. The methyl esters production rate is related to diffusion of methanol in oil film and reaction rate constants which are calculated these constants.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,744

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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