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Enregistrement W2288425201 · doi:10.1002/cjce.22464

Transesterification of palm oil in a microtube reactor

2016· article· en· W2288425201 sur OpenAlexvenueno aff
Amaraporn Kaewchada, Siriluck Pungchaicharn, Attasak Jaree

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter of Excellence on Petrochemical and Materials Technology
Mots-clésTransesterificationBiodieselMethanolResidence time (fluid dynamics)CatalysisMolar ratioBatch reactorChemistryChemical engineeringFatty acid methyl esterNuclear chemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transesterification of palm oil and methanol with KOH as a catalyst in biodiesel synthesis was studied in a microtube reactor. The first part is the investigation on the influences of catalyst amount (5–13 mg/g, 0.5–1.3 mass%), reaction temperature (52–70 °C), methanol‐to‐oil molar ratio (4.5:1–9:1), and residence time (5–20 s) on fatty acid methyl ester content (%FAME). The optimal %FAME of 97.14 % was achieved with the catalyst amount of 10 mg/g (1 mass%), operating at 60 °C, and using a methanol‐to‐oil molar ratio of 6:1 and a residence time of 5 s. High %FAME was obtained at low residence time due to the small size of droplets in the micro‐channel reactor. The second part deals with the effect of mixer and reactor geometry. A comparison between %FAME obtained from the synthesis in a batch stirred‐tank reactor and in a microtube suggested that the reaction proceeded much faster for the latter. The use of a T‐mixer provided superior reaction performance compared to the J‐mixer throughout the conditions studied.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,158

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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