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Enregistrement W2891654506 · doi:10.1016/s1018-3639(18)30788-8

Assessment of Used Motor Oil Recycling Opportunities in the United Arab Emirates

2004· article· en· W2891654506 sur OpenAlexaff
Ahmad Hamad, Essam Al-Zubaidy, Muhammad E. Fayed

Notice bibliographique

RevueJournal of King Saud University - Engineering Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor oilOil refineryGasolineMotor fuelRefining (metallurgy)Environmental scienceAutomotive industryFuel oilWaste managementBusinessEngineeringMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treating and refining of used motor oil in United Arab Emirates (UAE) to convert it to recyclable products are investigated. Opportunities to convert the used motor oil to environmentally friendly products are explored. Laboratory analysis of various classes of lubricating oils indicated that the refined recycled motor oil currently produced in UAE requires more stringent quality control to meet the characteristics of virgin motor oil. The analysis of laboratory tests showed that the acid-clay process is quite an efficient in metal contaminants removal from the used motor oil. Lead is found to be a major contaminant in the used motor oil, with concentration up to 1000 PPM. Its high concentration was related to the use of leaded gasoline as an automotive fuel in UAE. The economical assessment of this study showed that re-refining of the used motor oil can generate up to $7,000,000 in annual revenue for the UAE This study also revealed that in UAE, about 64% of the generated used motor oil is not reported.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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