A Quantitative Method of Analysis for Sterol Glycosides in Biodiesel and FAME Using GC‐FID
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sterol glycosides (SG) are known to cause filter blocking problems in biodiesel use. The extraction and quantitative analysis of SG is difficult due to its low problematic concentration and its compatibility with biodiesel. The purpose of this study is to develop a method to quantify SG in FAME and biodiesel using gas chromatography and other equipment found in laboratories performing routine biodiesel analyses. SG was isolated from FAME using n ‐dodecane, acidification and cold soaking, followed by cold centrifugation at −8 to −15 °C. The solids obtained were further separated by phase partition with a Folch wash, followed by a final n ‐dodecane rinse. This solution was analyzed by GC‐FID using the operating conditions outlined in ASTM D6584. A calibration curve for SG was produced and a first order fit gave a value of r 2 = 0.992. Reproducibility tests were performed on soybean FAME and B100 canola biodiesel samples spiked with SG. The recovery of SG by the new method was found to be 99 % for soy FAME with a standard deviation of 0.7 and 100 % for B100 canola with a standard deviation of 3.5 %. The reproducibility based on two standard deviations of the predicted concentration for all 12 spiked samples studied in this work was 2.4 ppm.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».