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Enregistrement W2800733549 · doi:10.3390/en11051036

Microbial Biodiesel Production by Direct Transesterification of Rhodotorula glutinis Biomass

2018· article· en· W2800733549 sur OpenAlexfundno aff
I‐Ching Kuan, Wei‐Chen Kao, Chunling Chen, Chi‐Yang Yu

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilTunghai University
Mots-clésTransesterificationBiodieselBiodiesel productionFatty acid methyl esterMethanolRhodotorulaChemistryBiomass (ecology)Yield (engineering)Sodium hydroxideOrganic chemistryCatalysisMaterials scienceYeastBiologyBiochemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Lipids derived from oleaginous microbes have become promising alternative feedstocks for biodiesel. This is mainly because the lipid production rate from microbes is one to two orders of magnitude higher than those of energy crops. However, the conventional process for converting these lipids to biodiesel still requires a large amount of energy and organic solvents; (2) Methods: In this study, an oleaginous yeast, Rhodotorula glutinis, was used for direct transesterification without lipid pre-extraction to produce biodiesel, using sulfuric acid or sodium hydroxide as a catalyst. Such processes decreased the amount of energy and organic solvents required simultaneously; (3) Results: When 1 g of dry R. glutinis biomass was subject to direct transesterification in 20 mL of methanol catalyzed by 0.6 M H2SO4 at 70 °C for 20 h, the fatty acid methyl ester (FAME) yield reached 111%. Using the same amount of biomass and methanol loading but catalyzed by 1 g/L NaOH at 70 °C for 10 h, the FAME yield reached 102%. The acid-catalyzed process showed a superior moisture tolerance; when the biomass contained 70% moisture, the FAME yield was 43% as opposed to 34% of the base-catalyzed counterpart; (4) Conclusions: Compared to conventional transesterification, which requires lipid pre-extraction, direct transesterification not only simplifies the process and shortens the reaction time, but also improves the FAME yield.

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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,412

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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