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Enregistrement W2322211676 · doi:10.1021/ef1011353

Effect of Soap, Methanol, and Water on Glycerol Particle Size in Biodiesel Purification

2010· article· en· W2322211676 sur OpenAlexafffund
Jehad Saleh, Marc A. Dubé, André Y. Tremblay

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGlycerolEN 14214BiodieselMethanolParticle sizeChemistryChromatographyMaterials scienceChemical engineeringBiodiesel productionOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For use as a transportation fuel, biodiesel must meet certain quality standards (e.g., ASTM D6751 and EN 14214). Free dispersed particles of glycerol are among the important impurities in biodiesel that should be removed. The use of membrane separation technology to remove glycerol particles from fatty acid methyl ester (FAME) has been demonstrated to be an effective biodiesel purification method. The presence of large glycerol particles promotes its separation from FAME. The effect of water, methanol, soap, and glycerol on the size of suspended particles in FAME was studied using a three-level Box−Behnken experimental design technique. The statistical analysis revealed the significant effect of water and glycerol on increasing particle size while methanol and soap served to reduce the particle size. Experimental verification using a polyacrylonitrile (PAN) membrane at a temperature of 25 °C was completed. The addition of small amounts of water was found to improve the removal of glycerol from FAME, and a glycerol content as low as 0.013 mass %, well below the standard of 0.020 mass %, was achieved.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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