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Enregistrement W2741021064 · doi:10.5006/c2017-09434

Material-Biodiesel Compatibility – Survey of Industry Experience

2017· article· en· W2741021064 sur OpenAlexaffabout
Yan Li, Natashah Zaver, Xin Pang, Muhammad Arafin, Sankara Papavinasam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompatibility (geochemistry)BiodieselProcess engineeringWaste managementMaterials sciencePulp and paper industryEngineeringComposite materialChemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The regulation in Canada requires that, starting from 2011, the renewable fuel content in diesel is at least 2%. Similar USA requirements resulted in the production of more than 1.5 billion gallons of biodiesel in 2009. Several other countries also produce large amount of biodiesel. Two surveys were conducted in 2011 to understand the industry knowledge and experience with respect to the use of biodiesel. This paper summarizes the salient features from these surveys. This paper additionally focuses on material-biodiesel interaction at various stages between the production of biodiesel and usage. The main findings from these surveys include, Based on the experience gained so far, no major incident of material incompatibility with biodiesel of concentration up to 5% has been reported.Incidents of corrosion and microbiological influenced corrosion have been experienced in the presence of accumulated water; however the incidences are not higher than those experienced in the presence of petroleum diesel alone.No new issues of high-temperature corrosion have been reported in using up to 20% of biodiesel under automotive operating conditions.Materials (both metals and non-metals) that are incompatible with raw biodiesel (B100) have been established and, to a certain extent, are avoided in handling fuels containing biodiesel.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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