Production of biodiesel catalyzed by lipase from <i>Thermomyces lanuginosus</i> in its soluble form
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biodiesel production through the transesterification of oleaginous sources utilizing alkaline catalysts shows many process drawbacks like the need of a raw material with high purity degree and a high amount of alkaline wastewater generated from the biodiesel washing step. Such drawbacks can be overcome using enzymes as catalysts. In this context, the commercial Callera™ Trans L lipase arises as an interesting alternative catalyst for hydrolysis‐esterification reaction. In order to evaluate the use of Callera™ Trans L on biodiesel synthesis and optimize the main variables of the hydrolysis‐esterification process (temperature, methanol to oil molar ratio, and catalyst concentration), this work adopted the Central Composite Statistical Design to find out the combination of factors that lead to maximum biodiesel yield. It was observed that the Callera™ Trans L lipase presents a high catalytic activity, mainly in the initial reaction steps. The optimized variables for biodiesel synthesis were 35 °C methanol to oil molar ratio of 4.5:1, and 1.45 wt% of catalyst load, which allowed reaching a biodiesel yield of 96.9 % in 24 h of reaction.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».