TPA Supported on SBA-15 as Solid Acid Catalysts for the Biodiesel Production
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel has gained worldwide recognition for many years due to its renewability, lubricating property and environmental benefits. This research is focused on synthesis of 12-Tungstophosphoric acid (TPA) supported on SBA-15 as acid catalysts for the biodiesel production from a model feedstock Triolein. A large number of 0-35% TPA supported on SBA-15 catalysts were synthesized by impregnation method and the catalysts were characterized using BET, XRD, FTIR, TEM and ICP-MS. The catalytic activity of these catalysts was tested by transesterification of Triolein using a stirred tank reactor. The effect of operating conditions such as catalyst conc. and methanol to Triolein molar ratio on the transesterification of Triolein was studied using response surface methodology (RSM). Based on the study, 25% TPA is identified as the optimum catalyst loading on SBA-15 by impregnation. From the optimization study of 25% TPA impregnated SBA-15 using RSM model, 4.15 wt% catalyst (based on Triolein) and 39:1 methanol to Triolein molar ratio is found to be the optimum reaction condition, when the reaction temperature is kept fixed at 200°C, stirring speed at 600 rpm and allowing 10-h of reaction time. Predicted ester yield at the above condition is 97.4 %, and the actual (experimental) yield is 97.2%.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».