A Comparative Study on the Performance of Fiber-Based Biosorbents in the Purification of Biodiesel Derived from Camelina sativa
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel has received great interest as a promising substitute for petrodiesel. Biodiesel purification which follows the transesterification process is typically carried out using a wet washing process that generates large amounts of wastewater. Consequently, alternative methods are emerging as sustainable options for biodiesel purification. One of such methods is a dry washing process. In this paper, the performance of three dry washing media (commercially available BD-Zorb, sawdust and wood shavings) were evaluated as potentially suitable options for the purification of biodiesel derived from Camelina sativa. The results indicate that for the crude camelina biodiesel with an initial soap content of 9007 ppm, BD-Zorb exhibited the best purification performance. The soap removal capacity of BD-Zorb, sawdust, and wood shavings was 51.1 mL/g, 24.4 mL/g, and 9.4 mL/g respectively. The primary mechanism of soap removal using sawdust and wood shavings media was physical filtration and adsorption. While for adsorbent BD-Zorb, soap removal mechanism included adsorption and ion exchange due to the existence of a small amount of resins. The ion exchange led to a high acid number (1 mg KOH/g) of the purified biodiesel, and failed to meet the ASTM D6751 specifications (<0.5 mg KOH/g).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».