Characterisation of Neem and Jatropha Curcas Oils and their Blends with Kerosene for Combustion in Liquid Bio Fuels Cooking Stoves
Notice bibliographique
Résumé
The characterisation of raw vegetable oils of neem and jatropha curcas seeds was experimentally carried out in order to obtain requisite data for the design process of liquid bio fuels cooking stoves. Properties of nineteen vegetable oils/kerosene blends including the kerosene sample were also experimentally determined for the purpose of testing the designed and developed bio stoves that utilised these fuel/oils blends as fuels. Results of the characterisation revealed that the kinematic viscosity of jatropha oil (57.6 mm 2 /s) was 36 times more than the viscosity of the kerosene sample (1.6 mm 2 /s). On the other hand, the viscosity of neem oil (62.6 mm 2 /s) was 39 times greater than that of the kerosene sample. In addition, the density of jatropha curcas oil (860 kg/m 3 ) was more than that of the kerosene (760 kg/m 3 ) by 13.16%, while the density of neem oil (890 kg/m 3 ) exceeded that of kerosene sample by 17.11%; all the tests were conducted at 30 o C. Meanwhile, the acid number values of jatropha (1.2 mg KOH/g) and neem (3.1 mg KOH/g) oils did not meet the ASTM D6751 acid number standard specification, and only jatropha curcas oil satisfied the DIN 51605 specification. Blending of the oils with kerosene ensured that all the kerosene/jatropha oil blends met the DIN 51605 specification, however only six kerosene/neem oil blends (10% to 60% concentrations) satisfied the requirement. Moreover, among all the kerosene/oils blends, only the 10% and 20% jatropha and 10% neem oils concentrations in the blends met the ASTM D6751 standard acid number specification.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».