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Enregistrement W2571602419 · doi:10.1007/s11746-016-2942-2

Production of Isopropyl and Methyl Esters from Yellow Mustard Oil/IPA Miscellas

2017· article· en· W2571602419 sur OpenAlexafffund
Sayeh Sinichi, D. G. B. Boocock, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransesterificationPotassium hydroxideChemistryMethanolBiodieselIsopropyl alcoholOrganic chemistryBiodiesel productionSolventYield (engineering)Nuclear chemistryExtraction (chemistry)ChromatographyCatalysisMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using an isopropyl alcohol (IPA):flour [volume:weight (ml:g)] ratio of 1.5:1 per stage of extraction resulted in an oil yield of 86.3%. The combined miscella (IPA + oil), which contained 90.6 wt% IPA, 9.8 wt% oil, and 2.1 wt% water, was used as a feedstock for biodiesel production by transesterification. Transesterification of the IPA/oil miscella dehydrated using adsorption on 4Å molecular sieves with 1.2 wt% (based on oil) potassium hydroxide for 2 h at 72 °C converted only 29% of the feed to esters. The addition of methanol (MeOH) resulted in an ester yield of 87%, consisting of 79% methyl ester and 7% isopropyl ester when starting with an IPA:oil:MeOH molar ratio of 146:1:30. By increasing the KOH catalyst to 3 wt%, the ester yield increased to 94%. To increase the ester yield, the miscella was pretreated with sulfuric acid. This resulted in a reduction of the IPA content, the removal of other impurities such as phospholipids, and reduction of the water mass fraction to less than 1%. When IPA was used as a cosolvent with methanol in the transesterification process, a very high ester conversion (>99%) was achieved. The biodiesel produced was compliant with ASTM standards, showing that IPA can be used as a solvent for oil extraction from yellow mustard flour.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,316

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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