Microbial Biodiesel Production by Direct Transesterification of Rhodotorula glutinis Biomass
Notice bibliographique
Résumé
(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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».