Feeding strategies of methanol and lipase on eversa® transform‐mediated hydroesterification for FAME production
Notice bibliographique
Résumé
This work reports the influence of different feeding strategies of methanol and catalysts on fatty acid methyl esters (FAME) yield in a beef tallow hydroesterification reaction for biodiesel production catalyzed by liquid lipase. Soluble lipase from the Thermomyces lanuginosus microorganism, named Eversa® Transform, was selected for the reactions in this work. The feeding of methanol and lipase into the system was evaluated varying the methanol to fat molar ratio of 4.0:1 and 4.5:1 and the lipase load of 1.0 wt% and 1.45 wt% in relation to the mass of beef tallow utilized in each assay. The highest yield (85.08 %) of FAME was reached at 35 °C, methanol to fat molar ratio of 4.5:1, 1.0 wt% of lipase, 6.0 wt% of water in only 8 h of reaction, with a one‐step addition of lipase and methanol fed to the process at a constant flow of 3.0 g · h −1 . Moreover, the reutilization process of the liquid lipase after four cycles was evaluated, which is a point rarely addressed in similar works available in the open literature. The findings of this paper demonstrate that the adoption of an appropriate strategy to feed inputs to the system is fundamental in order to take advantage of the maximum catalytic capacity of the lipase and consequently to obtain high yields in the process.
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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 ».