The in-process removal of sterol glycosides by ultrafiltration in biodiesel production
Notice bibliographique
Résumé
Minor components found in biodiesel can affect its stability and cold flow properties. Without extensive post treatments, trace compounds such as sterol glycosides (SG) can remain at unacceptable levels in finished biodiesel fuels. This study proposes to remove SG from reacted Fatty Acid Methyl Ester (FAME) mixtures using ultrafiltration. Degummed soybean oil was transesterified using methanol and a catalyst (sodium methoxide). The mixtures were immediately ultrafiltered after the reaction and the FAMEs from the retentate and permeate were analyzed for SG. The highest separation for SG (86 %) was obtained when the reaction conditions were 0.7 wt.% catalyst and 4:1 MeOH:Oil ratio. The lowest separation (0%) was observed at 0.3 wt.% catalyst and 4:1 MeOH:Oil ratio. The higher separations were explained by the deprotonation of the hydroxyl groups on SG. This decreased the solubility of SG in the reacted FAME phase. The separation was lowest, when unreacted oil along with monoacylglycerides (MG) and diacylglycerides (DG) solubilized SG in the reacted mixture. The separation was also low when high methanol to oil ratios were used in the transesterification. The lowest concentration of SG measured in FAMEs treated by ultrafiltration was 3.4 ppm. The results indicate that ultrafiltration is an effective method to remove SG from soybean FAMEs.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».